摘要
本发明公开了一种基于低秩表示和协同表示的高光谱异常检测方法,主要解决现有异常检测方法对高光谱图像的全局和局部信息综合利用不足,以及背景字典不可靠的问题。方案包括:1)构建基于低秩表示的渐进式背景字典,建立低秩表示模型,并对其优化求解得到背景部分和异常部分;2)以渐进式背景字典为基础,构建基于相似度的局部背景字典,建立协同表示模型,对其优化求解并计算得到各像素协同表示的重构残差;3)将低秩表示获得的异常部分和协同表示获得的重构残差以哈达玛积方式融合,得到最终的异常检测结果。本发明通过结合低秩表示与协同表示,能够充分考虑高光谱图像的全局‑局部信息,有效提升了高光谱异常检测性能,降低了虚警率。
技术关键词
字典
像素
异常检测方法
代表
重构残差
矩阵
聚类
滑动窗口
索引
密度
图像分割
元素
决策
分块
基础
参数
基准
样本
定义