基于低秩全变差正则化的高光谱异常检测方法

摘要：

高光谱遥感技术为探索地物提供了丰富的信息,为异常检测提供了更优质的数据源.但是在先验信息未知的情况下,进行异常检测仍是一项非常具有挑战性的工作.针对该问题,提出一种基于低秩和全变差正则化约束的高光谱数据异常检测方法.首先,对高光谱图像进行线性和非线性解混,得到两组丰度图像,将丰度图像与原高光谱图像进行融合.其次,根据背景区域在融合数据中的特征构建图像背景的字典,并建立图像的低秩表示模型.然后,由背景和异常目标各自特点,建立异常检测正则化模型.最后,对模型进行优化求解,得到异常检测结果.在真实高光谱数据中进行实验,实验结果表明该方法可获得较优的高光谱异常检测性能.

关键词：高光谱数据、异常检测、低秩表示、正则化

所属期刊栏目：14

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.71972102,61640220,61976117国家自然科学基金面上项目;the Humanities and Social Sciences Layout Foundation of Ministry of Education of China under Grant No.19YJAZH100教育部人文社会科学研究规划基金项目;the Natural Science Foundation of Jiangsu Province under Grant No.BK20191409江苏省自然科学基金;the Key Projects of University Natural Science Fund of Jiangsu Province under Grant No.19KJA360001江苏省高等学校自然科学研究重大项目

在线出版日期：2020-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：2140-2149