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高光谱图像的分层亚像素异常检测框架

DOI：10.3390/s18113662 期刊：Sensors 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要： 异常检测是高光谱处理中的一项重要任务。先前基于统计信息的一些研究聚焦于Reed-Xiaoli（RX）算法，因为这是最经典且常用的方法之一。然而当异常目标尺寸小于空间分辨率时，其性能往往会受到影响。这些亚像素级异常目标光谱通常与背景光谱高度相似，可能导致传统RX方法出现误报。为解决该问题，本文提出分层RX（H-RX）异常检测框架以提升性能。所提出的H-RX方法由多个不同层级的原始RX异常检测器构成。每层级中，通过非线性函数约束每个像素的RX输出值，并将其作为系数作用于下一迭代的该像素光谱。此外，我们设计了空间正则化层来增强亚像素异常检测性能。为更好阐释该分层框架，我们提供了关于分层背景光谱约束与正则化过程的理论解释。在三个高光谱图像上的大量实验表明，所提异常检测算法优于原始RX算法及其他一些经典方法。
作者： Wenzheng Wang，Baojun Zhao，Fan Feng，Jinghong Nan，Cheng Li
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为了解决传统RX异常检测方法在异常目标尺寸小于空间分辨率时性能受影响的问题，提出了一种分层RX（H-RX）异常检测框架。

研究成果

提出的分层高光谱异常目标检测方法（H - RX）在三个数据集上的实验结果表明，该方法较经典RX方法和其他近期亚像素异常检测方法有显著改进。该方法能有效抑制背景光谱，增大背景与异常目标光谱之间的差异。

研究不足

当丰度比小于0.25时，H-RX的性能会受到影响，此时亚像素异?？赡鼙谎兔辉诒尘爸?。此外，云层、条纹噪声和地表覆盖区域等复杂背景也会降低检测性能。

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