[发明专利]基于高光谱图像的空时联合异常检测方法和电子设备

说明书

本发明公开了一种基于高光谱图像的空时联合异常检测方法和电子设备，方法包括：针对高光谱图像序列，获取所述高光谱图像序列中每一帧图像的空间异常图；获取所述高光谱图像序列中每一帧图像的时间异常图；根据上一帧图像的联合异常图，获取当前帧的目标检测的轨迹预测图；上一帧为与当前帧相邻的帧；根据所述每一帧的空间异常图、时间异常图和轨迹预测图，获取所述高光谱图像立方体中目标的联合异常图。本发明的方法应用在空中飞机目标的检测场景中具有较低的虚警率和较高的检测概率。

技术领域

本发明属于图像识别技术，尤其涉及一种基于高光谱图像的空时联合异常检测方法和电子设备。

背景技术

随着高光谱传感器的发展，高光谱图像已经被应用到很多经典的图像处理问题之中。相比于单波段传感器，高光谱传感器能够同时采集到图像的光谱特征信息和空间特征信息。这也是高光谱图像在图像处理领域的重要优势。

弱小目标是指在图像中尺寸很小、强度很弱、信噪比很低的感兴趣目标。弱小目标检测在军事和民用领域都有广泛的应用，吸引了很多研究者的兴趣。由于高光谱图像中存在复杂背景、噪声杂波的干扰和长距离传输的衰减，感兴趣的目标的信噪比会非常低。而且，不同目标具有不同的信噪比，也会造成目标检测的遗漏或误判。研究者并不能从单一波段的红外图像中获得准确可靠的检测结果。高光谱图像含有目标的光谱信息，往往可以得到更好的检测结果。因此，如何检测并跟踪弱小目标成为高光谱图像处理领域中当前亟待解决的技术问题之一。

发明内容

针对现有技术中的问题，本发明提供一种基于高光谱图像的空时联合异常检测方法和电子设备，该方法能够从高光谱图像序列中检测出弱小的运动目标，检测结果准确率高，虚警率低。

第一方面，本发明提供一种基于高光谱图像的空时联合异常检测方法，包括：

101、针对高光谱图像序列，获取所述高光谱图像序列中每一帧图像的空间异常图；

102、获取所述高光谱图像序列中每一帧图像的时间异常图；

103、根据上一帧图像的目标检测结果，获取当前帧目标检测的轨迹预测图；上一帧为与当前帧相邻的帧，所述目标检测结果是通过上一帧图像的空间异常图、时间异常图和轨迹预测图生成的；

104、根据所述每一帧的空间异常图、时间异常图和轨迹预测图，获取所述高光谱图像序列中目标的联合异常图。

可选地，所述步骤101之前，所述方法还包括：

100、对所述高光谱图像序列进行降维处理，获得降维后的高光谱图像序列；

相应地，所述步骤101具体为：

获取降维后的高光谱图像序列中每一帧的空间异常图；

所述步骤102具体为：

获取降维后的高光谱图像序列中每一帧的时间异常图。

可选地，所述步骤101包括：

采用公式S(x,y,t)＝(V^t-μ^t)^T·(Φ^t)^-1·(V^t-μ^t)获取空间异常图S(x,y,t)；

其中，V^t∈R^1×k指PC(x,y,k,t)中的待检测像素的特征向量,μ^t∈R^1×k指 PC(x,y,k,t)的均值,Φ^t指PC(x,y,k,t)的自协方差；PC(x,y,k,t)为降维后的高光谱图像序列或原始高光谱图像序列。

可选地，所述步骤102包括：