一种基于S2/3和稀疏正则项的高光谱图像异常检测方法

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于S2/3和稀疏正则项的高光谱图像异常检测方法。该方法通过获取高光谱图像并进行预处理，得到高光谱图像的三维数据；通过主成分分析法，对三维数据进行降维；将降维后的三维数据重构为二维Casorati矩阵，并根据得到的Casorati矩阵建立HSI模型；根据得到的HSI模型，建立基于S2/3和稀疏正则项的低秩稀疏矩阵分解模型，并计算得到输出异常矩阵；根据输出异常矩阵提取出每个像素点的异常度量，并生成异常检测结果图。解决最优解的偏差问题，同时解决大多数方法忽视HSI的空间信息导致HSI的固有信息未被充分利用的问题，另外解决了大多数方法未捕捉低秩分量固有稀疏结构的问题，有效抑制噪声影响，提高模型鲁棒性。