基于混合噪声估计的高光谱图像异常检测方法

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1、第39卷第8期红外技术Vol.39No.82017年8月InfraredTechnologyAugust2017基于混合噪声估计的高光谱图像异常检测方法向英杰,张俭峰,杨桄,王琪(空军航空大学,吉林长春130000)摘要:随着光谱分辨率越来越高,高光谱图像更容易受到噪声的干扰,直接用传统的检测算子会产生较高的虚警。针对RX算法存在较大噪声干扰的问题,提出了一种基于混合噪声评估的RX异常检测方法。首先对高光谱图像进行分块,利用滤波的思想选取均匀图像块;考虑图像光谱-空间信息,运用多元线性回归分析对均匀图像块进行混合噪声评估;然后将高光谱图像和混合噪声进行作差,消除噪声的干

2、扰;最后运用RX算子进行异常检测。实验结果表明,该方法达到了消除噪声的效果,与RX和MNF-RX算法相比具有更好的目标检测性能。关键词:高光谱图像;异常检测;混合噪声评估;多元线性回归;RX中图分类号:TP751.1文献标识码:A文章编号:1001-8891(2017)08-0734-06AMixed-NoiseEstimation-BasedAnomalyDetectionMethodforHyperspectralImageXIANGYingjie,ZHANGJianfeng,YANGGuang,WANGQi(AviationUniversityofAirForce

3、,Changchun130000,China)Abstract:Withahigherspectralresolution,hyperspectralimagesaremoresusceptibletonoise;furthermore,conventionaldetectionoperatorsgenerateahighrateoffalsealarms.AimingtoovercometheproblemoflargenoiseinterferenceasrelatedtotheRXalgorithm,anewmethodofRXanomalydetectionba

4、sedonmixednoiseisproposed.First,ahyperspectralimageisdividedintoblocks,andauniformblockisselectedviafiltering.Themixednoiseisestimatedbyperformingmultiplelinearregressionanalysis,whichconsidersspectralandspatialinformation,ontheuniformimageblock.Then,theestimatedmixednoiseissubtractedfro

5、mthehyperspectralimagetoeliminatenoiseinterference.Finally,anomalydetectionisperformedbyimplementingtheRXalgorithm.TheexperimentalresultsshowedthattheproposedmethodeffectivelyeliminatesnoiseandachievesbetterdetectionperformancethanthatofRXandMNF-RXalgorithms.Keywords:hyperspectralimagery

6、,anomalydetection,mixednoiseestimation,multiplelinearregression,RX合均值不同、协方差相同的多元正态分布情况下,用0引言马氏距离定义检测算子来检测异常目标。随后Chang[2-3]高光谱图像包含许多连续的波段,形成一个“图等对RX方法进行了改进,提出了一系列改进算谱合一”的数据立方体。这种数据立方体,能够独特子,有效提高了目标的检测效率。但是,随着高光谱显示地物目标信息,从而很好地应用于目标检测。但遥感技术的发展,高光谱图像的光谱分辨率不断提是在大多数情况下,目标的先验光谱信息难以获得,高,高光谱图像波段越

7、来越窄,图像更容易受到噪声因此对高光谱进行异常检测显得尤为重要。干扰。并且RX算法及其改进算法,对噪声非常敏感,在异常检测算法中,一种标志性方法就是由Reed如果不能很好地进行噪声估计并去除噪声,将会影响[1]和Yu在1990年提出来的RX方法,该方法来源于检测性能。因此,如果能很好地对高光谱图像的噪声广义似然比检测,其基本思想是在假设目标和背景符进行估计,就能大大提高RX算法的检测效果。收稿日期:2016-11-17;修订日期:2016-12-29.作者简介:向英杰(1993-),男,硕士研究生,主要研究方向为高光谱图像解译。E-mai

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