[发明专利]基于非负稀疏特性的高光谱图像异常检测方法

权利要求书

1.基于非负稀疏特性的高光谱图像异常检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤一：根据高光谱图像X获取光谱图像的非负稀疏矩阵S^t′；

步骤二：根据非负稀疏矩阵S^t′对高光谱图像X进行异常检测，获取高光谱图像中每个像元的异常度；

步骤三：通过阈值分割方式，根据高光谱图像中每个像元的异常度确定每个异常度所对应像元是否为异常，从而完成对高光谱图像异常检测。

2.根据权利要求1所述的基于非负稀疏特性的高光谱图像异常检测方法，其特征在于，所述步骤一中，根据高光谱图像X获取光谱图像的非负稀疏矩阵S^t′的具体过程为：

采用非负稀疏编码方法对高光谱图像X进行处理，得到高光谱图像的非负稀疏矩阵S^t′。

3.根据权利要求1或2所述的基于非负稀疏特性的高光谱图像异常检测方法，其特征在于，步骤二中，根据非负稀疏矩阵S^t′对高光谱图像X进行异常检测，获取高光谱图像中每个像元的异常度的具体过程为：

对高光谱图像的非负稀疏矩阵S^t′进行稀疏得分估计，计算出高光谱图像中每个像元的异常度。

4.根据权利要求3所述的基于非负稀疏特性的高光谱图像异常检测方法，其特征在于，步骤三中，通过阈值分割方式，根据高光谱图像中每个像元的异常度确定每个异常度所对应像元是否为异常，从而完成对高光谱图像异常检测的具体过程为：

通过阈值分割方式，将高光谱图像中每个像元的异常度与分割阈值thr进行比较，当异常度大于分割阈值thr时，则确定该异常度所对应的像元为异常，从而完成对高光谱图像异常检测。

5.根据权利要求2所述的基于非负稀疏特性的高光谱图像异常检测方法，其特征在于，所述采用非负稀疏编码方法对高光谱图像X进行处理，得到高光谱图像的非负稀疏矩阵S^t′的具体过程为：

步骤一一：利用KSVD算法从高光谱图像X中获取非负字典集D；

所述高光谱图像X为b×num的二维矩阵，其中，b为整数，且b为高光谱图像的波段数；num为高光谱图像所包含的像元数；

步骤一二：利用生成函数随机生成大小为n×num的非负系数矩阵S^t；t为迭代更新次数，t为整数，t的初值为1，n为非负字典集D的原子个数；

步骤一三：根据高光谱图像X、非负字典集D和非负系数矩阵S^t获得重构残差err，err＝||X-DS^t||₂，判断重构残差err是否小于迭代阈值Th，结果为是，当前的非负系数矩阵S^t为期望得到的非负稀疏矩阵S^t′，结果为否，执行步骤一四；

步骤一四：迭代更新S^t，令t＝t+1，S^t＝S^t-1.×(D^TX)./(D^TDS^t-1+λ)，执行步骤一三；其中，λ为标量，取λ1；

.×表示矩阵元素对应相乘；

./表示矩阵元素对应相除；

||||₂表示2范数约束。