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针对高光谱数据预处理中传统降维算法的不足,文章提出采用线性局部切空间排列(LLTSA)算法进行降维,并在低维空间中,以数据点到背景流形的最小距离为度量进行异常目标检测。面向异常目标检测问题的降维算法,需要考虑计算量和异常污染两个问题:为减少计算量,选择图像中一部分具有代表性的训练数据进行LLTSA降维并求取用于泛化的投影矩阵;为避免异常信息对背景特性的影响,应该选择不含异常的背景训练数据建立背景流形。背景训练点的选择基于递归多层分割算法,结合分割块的大小和分割块被近邻点重构的误差,去除分割结果中可能包含异常的区域并尽可能多地保留背景信息。实验结果表明LLTSA可以利用少数特征有效区分背景和异常,基于LLTSA的检测算法比经典RX和核RX算法具有更好的异常检测性能。 相似文献
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利用小波变换和边缘限制条件进行水域分割 总被引：2，自引：2，他引：2
阐述了一种利用小波变换和边缘限制条件进行水域提取的新算法，它的特点是先用小波变换将影像变换到不同尺度层上；然后在不同尺度层上统计影像的特征值，以形成影像的特征数据；接着利用Facet边缘检测算法在特征数据上检测特征边缘存在的情况，从而判断像素是否属于水域，与传统的水域提取方法相比，它用到了不同频率上水域灰度信息，从而更准确地刻画了水域的灰度特性，试验结果表明，利用小波变换和边缘限制条件对水域分割效果较好。 相似文献
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阐述了一种利用小波变换和边缘限制条件进行水域提取的新算法,它的特点是先用小波变换将影像变换到不同尺度层上;然后在不同尺度层上统计影像的特征值,以形成影像的特征数据;接着利用Facet边缘检测算法在特征数据上检测特征边缘存在的情况,从而判断像素是否属于水域.与传统的水域提取方法相比,它用到了不同频率上水域灰度信息,从而更准确地刻画了水域的灰度特性.试验结果表明:利用小波变换和边缘限制条件对水域分割效果较好. 相似文献
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针对在多时相变化检测中，面向对象方法无法较好地检测影像中的细微变化，受分割效果以及面向像素方法的影响出现较高虚警率等问题，本文提出了一种结合基于像素的多特征变化向量分析法（CVA）与基于对象的多层次分割的联合判别方法。首先提取不同时相的光谱与纹理特征，利用最大相关最小冗余（mRMR）算法进行特征选择并通过CVA得到像素级变化检测结果；然后对两幅影像进行叠合分割，利用区域合并策略进行不同尺度检测并获取各尺度检测结果；最后结合多种检测结果进行融合，获得最终变化检测结果。检测结果表明本文所提方法能有效降低漏检率，同时提高了检测的准确性。 相似文献
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显著性权重RX高光谱异常点检测 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱图像异常点检测中,传统RX异常点检测算法忽略了空间相关性,背景估计不准确。本文提出了一种基于图像局部邻域光谱显著性分析的加权RX算法。该算法通过引入图像显著性分析,对基于概率密度为权重的图像背景建模进行改进,建立光谱显著性权重图,重新定义RX算法中的均值向量和协方差矩阵,并给不同的目标赋予不同的权值,达到优化背景估计的目的。利用合成高光谱数据和真实高光谱数据进行异常点检测实验,结果表明,对于同一组数据,本文算法检测到的异常点数比传统算法多,虚警率较低,有效地提高了检测率。 相似文献
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船只检测是实现船只航行安全的重要措施之一,利用SAR图像可实现船只检测。然而,传统的一些方法一般容易受到SAR图像斑噪的影响,在检测结果中产生大量的虚警。为解决这一问题,本文提出了一种基于引力场增强的舰船检测方法。该方法利用像素与其邻域内像素的相互作用可对目标像素增强的效应,有效地抑制了斑噪像素和背景像素的强度,凸显了目标。由于增强后的像素已经不满足对海面区域的均质性假设,因此直接使用恒虚警检测算法对图像进行全局检测并不能够得到很好的效果,据此本文引入了一个基于均质区域自适应分割的改进的K-CFAR检测算法,将图像分割为不同大小的一系列均质区域,并分别对各个均质区域使用一个改进的K-CFAR检测器对船只目标进行检测。最后,使用Radarsat-1数据和Envisat ASAR数据对本文算法进行了验证。实验表明,本文提出的方法能够有效地凸显弱目标,增加检测准确性,降低检测的虚警概率。 相似文献
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遥感探测到的小目标信号一般是弱信号,利用传统的高光谱异常变化检测方法直接抑制背景来突出异常变化目标,往往导致小目标弱信号同时被抑制,造成目标探测率低、虚警率高。基于独立成分分析方法,研究了弱信号小目标的高光谱变化检测模型,该模型首先通过投影寻踪将异常变化影像投影到独立成分,突出异常变化目标,然后再抑制背景,从而达到异常变化目标和背景的有效分离。该模型可以有效降低虚警率,提高探测率。利用模拟数据和真实数据进行了精度验证,结果表明,利用模拟数据得到的探测精度为99%,利用真实数据得到的检测精度为86%,与传统异常变化检测算法相比,精度最高提高了9%。本文研究方法适用于弱信号小目标的高光谱异常变化检测。 相似文献
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本文利用高光谱遥感异常目标探测理论,探讨了目前已有的几种异常目标探测方法;通过对3组数据进行试验,并从探测率和虚警率、ROC曲线及其下的面积及算法的运行时间,对几种异常检测算法的检测性能进行对比分析;最后基于统计模型和基于表示模型对3组数据的检测效果进行对比分析,从而得出适合于不同数据的检测方法,为高光谱遥感异常目标探测提供更多的支持。 相似文献
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In many change detection applications, the focus is often on one specific change class. The one-class support vector machine (OCSVM)-based change detection method has been proved effective for dealing with such problems, which only requires samples from the change class of interest as the training data. However, this classical method only uses a single kernel which limits its separating capabilities in real-world applications. To further improve the efficacy of the OCSVM-based change detection method, this paper proposes an improved change detection method that uses a data-oriented composite-kernel-based one-class support vector machine. It utilizes the feature information entropy of the training data to determine the kernel weights in constructing a composite kernel. Experimental results on two data-sets demonstrate that the proposed method outperforms the existing classical OCSVM-based change detection method and the traditional composite-kernel-based method with relatively few false alarm errors, and shows good potential for further applications. 相似文献
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本文针对遥感影像复杂背景下,背景地物光谱特征与目标光谱特征之间存在较强相关性的问题,提出一种基于仿蝇视觉的复杂背景下遥感异常检测算法。首先构建并行多孔径背景模型,实现对复杂背景特征的自适应描述;然后基于异常目标的光谱特征相对异常性,采用相对马氏距离区分异常区域、不确定区域与无目标区域,消除背景与目标光谱相关性对检测结果干扰的同时,弥补了传统假设检验无法区分无目标和不确定问题的不足;最后融合多个背景模型的检测结果,实现异常目标检测。仿真实验将围绕多种背景地物并存复杂区域的异常检测验证本文算法的有效性。 相似文献
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传统的基于鲁棒主成分分析的高光谱异常探测模型中,稀疏异常矩阵假设为非低秩且其非零元素满足随机分布条件。这导致稀疏矩阵的非零元素影响低秩背景矩阵的估计,进而制约背景信息和异常信息的有效分离。提出列式鲁棒主成分分析的异常探测方法,改进异常矩阵为列稀疏条件来解决上述问题。该方法分解高光谱影像2维矩阵为低秩背景矩阵,列稀疏异常矩阵和噪声矩阵,松弛目标方程为凸优化问题,并采用非精确增强拉格朗日乘子算法来求解得到列稀疏异常矩阵的最优估计。最后,对稀疏异常矩阵中所有列的L2范数值进行阈值分割来探测得到异常像元。利用两个高光谱影像数据集,对比5种主流的异常探测方法来验证提出方法的有效性。实验结果表明,列式鲁棒主成分分析方法优于包括传统鲁棒主成分分析模型在内的5种异常探测方法,且计算效率适中。 相似文献
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提出一种优化的极化SAR图像海面目标检测方法,结合改进的极化SAR四分量分解中的螺旋散射分量与Wishart分类器,充分利用极化散射特性、结构特征、统计特性来进行目标的自动检测。同时通过纹理特征相似性克服了Wishart分类器在无目标海域检测时容易将强度值较高的海杂波误认为目标的缺陷。采用美国无人机UAVSAR在Mexico海域和巴拿马Barro Colorado Island海域获取的两组L波段全极化数据进行实验验证。实验结果表明:文中的优化方法能够较准确检测海面目标,很好地降低虚警率;同时解决了Wishart分类器在无目标海域发生错检的问题。 相似文献