[发明专利]一种基于动态权重深度自编码的高光谱异常检测方法

摘要

一种基于动态权重深度自编码的高光谱异常检测方法，本发明涉及高光谱异常检测方法。本发明的目的是为了解决现有高光谱异常检测方法中异常目标对局部模型污染，导致检测精度低的问题。过程为：一、得到优化好的DBN模型；二、得到编码图像和重建误差图像；三、得到局部编码图像；执行五；四、得到局部重建误差集；执行六；五、得到局部距离因子；执行七；六、得到局部距离的所有动态权重；执行七；七、得到异常检测算子值，设置阈值，当异常检测算子值大于等于阈值时，则该被测像素为异常目标；否则，为背景像素；取被测图像中的下一个像素作为被测像素，重新执行三～七，直至判断完被测图像中的所有像素。本发明用于高光谱异常检测领域。

主权项

一种基于动态权重深度自编码的高光谱异常检测方法，其特征在于：所述方法具体过程为：步骤一、将原始高光谱图像数据输入DBN模型，对DBN模型参数进行训练，得到优化好的DBN模型；步骤二、将被测图像输入到优化好的DBN模型，对被测图像进行编码，得到被测图像的编码图像和对应的重建误差图像；所述被测图像为原始高光谱图像；步骤三、将步骤二得到的编码图像输入至局部像素编码选择块，取被测图像中的一个像素作为被测像素，针对该被测像素，得到该被测像素的局部编码图像；执行步骤五；步骤四、将步骤二得到的重建误差图像输入至局部像素重建误差选择模块，针对步骤三选取的被测像素，得到该被测像素的局部重建误差集；执行步骤六；步骤五、将步骤三得到的该被测像素的局部编码图像输入至局部邻域距离计算模块，得到该被测像素的局部距离因子；执行步骤七；步骤六、将步骤四得到的该被测像素的局部重建误差集输入至动态权重生成模块，计算该被测像素的局部重建误差集的均值和方差，对该被测像素的局部重建误差集中的每一个重建误差进行检验并计算动态权重，得到该被测像素局部距离的所有动态权重；执行步骤七；步骤七、将步骤五得到的该被测像素的局部距离因子和步骤六得到该被测像素局部距离的所有动态权重输入至异常算子计算模块，得到该被测像素的异常检测算子值，设置阈值，当该被测像素的异常检测算子值大于等于阈值时，则该被测像素为异常目标；当该被测像素异常检测算子值小于阈值时，则该被测像素为背景像素；取被测图像中的下一个像素作为被测像素，重新执行步骤三～步骤七，直至判断完被测图像中的所有像素。