高光谱图像异常目标检测算法研究与进展

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1、第!"卷!第#期国$土$资$源$遥$感%&'(!"!)&(#$!*+,年*-月!"#$%"&"'&(')*$!+,'-.!"&$/!0"&./0(!!*+,$1&2"+*("*,"3456774(!*+,(*#(*+引用格式"成宝芝(高光谱图像异常目标检测算法研究与进展#8$(国土资源遥感!!*+,!!"%#&"+9:(%;?(.5@17A=10B&4B/CC&DA=&EA'75AB4/51/5/F52&=2=<70/BC0/F5BA'2EA4/B7#8$(G/E&5/./=C2=4D&BHA=1A=1/C&@

2、BF/C!!*+,!!"%#&"+9:(&高光谱图像异常目标检测算法研究与进展成宝芝!大庆师范学院物理与电气信息工程学院"大庆$+"#:+!#摘要!高光谱图像是一种新型的具有'图谱合一(特性的遥感图像!其连续的光谱曲线可更好地表达地表物质间的细微差异!在地表物质的分类)解混和目标探测等方面得到了广泛应用*随着高光谱遥感技术的深入发展!对不需要先验信息的异常目标检测的研究成为最活跃的方向之一!许多研究者提出了具有较好效果的异常检测算法*基于对国内外已有算法的综合归纳和分析!系统地论述了高光谱异常检测的研究现状和最新进展*阐

3、述了高光谱异常目标检测的实质和基本理论+从算法思想)关键技术和优缺点等方面重点分析总结了较有代表性的异常目标检测算法!并对其进行了概括和阐述+最后对异常检测算法的未来研究方向进行了展望!力图为高光谱异常目标检测算法研究找到新的突破点*关键词!高光谱图像+异常目标检测+核函数+支持向量数据描述中图法分类号!IJ:K+(+$文献标志码!L$$$文章编号!+**+9*:*M%!*+,&*#9***+9*:件概率密度函数所依赖的未知目标和背景参数很难*$引言得到*所以!一般用最大似然估计来代替检测HG中的未知参数!即广义HG检测

4、%4/=/BA'26/1'2P/'2Q#+$从!*世纪"*年代开始!遥感技术得到了迅速<&&1BA52&5/C5!RHGI&*这样!就可以对预识别像的发展*到了!*世纪N*年代!由于成像光谱仪的元进行处理!设置一定的阈值!得到异常检测结果*研制成功和广泛应用!出现了具有较高光谱分辨率现有的异常目标检测算法主要从高光谱图像的的高光谱图像*近年来!国内外研究人员在充分理背景信息分布模型)像元混合情况和非线性特性等解高光谱图像光谱特性和空间特性的基础上!在地几个角度展开的*本文从GM异常检测)混合像元物分类%EA5/B2A'F

5、'ACC2D2FA52&=&)光谱解混%C0/F5BA'异常检测和非线性异常检测等几个方面进行了研#!9#$@=E2O2=4&和目标检测%5AB4/51/5/F52&=&等方面进行究!其中典型的算法有传统的GM算法)核GM#,$了深入研究!取得了许多成果!其中!对实用性较强%P/B=/'GM!SGM&算法)支持向量数据描述%C@0Q#K$的高光谱异常目标检测%A=&EA'75AB4/51/5/F52&=&算0&B5T/F5&B1A5A1/CFB2052&=!.%UU&算法)基于光谱#"$法的研究和应用得到了特别的关注!已

6、成为高光谱解译的GM算法)基于背景残差数据的SGM异常#:$#N$图像研究的热点之一*异常目标检测的突出特点在检测算法)基于聚类的异常检测算法和混合像#+!-$于不需要对要检测的感兴趣目标的光谱提供任何先元条件下的异常检测算法等*以期对这些方法验信息!在这种近似'盲状态(的情况下!通过异常进行概括和阐述!并对其发展方向进行展望!为高光检测可以在高光谱图像中发现一些相对于所在背景谱异常目标检测算法研究找到新的突破点*来说是'异常(的目标*高光谱图像异常检测的实质是一个二值假设检+$异常检测算法研究与进展验问题!通过衡量被检

7、测点与所选择的背景光谱样本间的差异判决其属于目标还是背景*检测似然比+(+$GM异常检测%'2P/'2<&&1BA52&!HG&的构造是检测过程最主要的环传统的GM异常算法最初是由G//1和V@等从节!HG是异常目标检测的理论基础*给定一个观测多光谱图像的检测算法发展而来的!在本质上可被光谱!二值的HG检测利用条件概率密度函数判定看作主成分分析%0B2=F20A'F&E0&=/=5A=A'7C2C!J;L&像元是背景像元还是目标像元!但在实际情况中!条的逆过程*该算法将不符合背景统计特性的异常点收稿日期!!*+#9*:9

8、*-+修订日期!!*+#9*N9+-基金项目!大庆师范学院科学研究基金项目%编号"++?G*-&资助*-!-国$土$资$源$遥$感!*+,年判为目标!是一种基于广义HG检验的恒虚警率异"个像元的#X"背景矩阵!每个被观测的光谱像常检测%F&=C5A=5DA'C/9A'ABEBA5/!;WLG&算元都可以表示为一个列向