CN113537150A - 高光谱图像目标异常检测方法、***、终端及存储介质 - Google Patents

高光谱图像目标异常检测方法、***、终端及存储介质 Download PDF

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Abstract

一种高光谱图像目标异常检测方法、***、终端及存储介质，检测方法包括以下步骤：通过最大互相关熵协作表示赋予高光谱图像每个波段一个合适的权重；对于每个波段具有一个合适的权重的高光谱图像，通过最大互相关熵协作表示得出像素异常得分，通过设置合适阈值选择出异常像素。本发明通过对高光谱图像的不同波段自适应赋予不同权重，能够有效避免波段噪声与异常像素点段对于检测准确度的影响，提高算法的鲁棒性。本发明目标函数构建的是联合函数，同时求解波段权重和邻域像素点权重，使用迭代求解算法高效求解，避免了单独学习二者其中一个可能带来的次优解问题。本发明能够有效的提高准确率。

Description

高光谱图像目标异常检测方法、***、终端及存储介质
技术领域
本发明属于遥感图像处理领域，具体涉及一种高光谱图像目标异常检测方法、***、终端及存储介质。
背景技术
高光谱图像拥有众多的光谱域，可以提供地球表面的大量光谱信息和空间信息，由于高光谱图像的良好检测性能，它被广泛的应用于场景分类、混合、聚类、变化检测和目标检测等领域。高光谱图像的应用之一—高光谱异常检测已经是当前研究的热点之一，目前高光谱异常检测被广泛应用于军事和民用领域，并已经取得了不错的效果。高光谱异常检测是一种无监督的二分类问题，不需要先验知识。在高光谱异常检测中，将光谱与其周围的光谱显著不同的对象视为异常，将整个图像中除异常以外的对象定义为背景。
当前已有的很多方法都可以完成高光谱异常检测。Reed-Xiaoli(RX)算法基于像素与背景之间的Mahalanobis距离，并假设使用多元高斯背景分布来识别异常，详细的又分为使用整个图像建模背景的GRX和使用局部双窗口进行建模的LRX。后来又有学者提出了非线性版本的RX(KRX)，KRX通过非线性映射函数扩展到与原始输入空间相关的特征空间。由于KRX存在目标污染背景的问题，又有学者基于此问题对算法进行了改进，提出了在内核空间中使用鲁棒回归分析的鲁棒性非线性异常检测算法(RNAD)。基于协作表示的检测器(CRD)在后来被提出并被广泛使用。CRD假设背景中的每个像素都可以使用其邻域像素进行近似，而异常像素则不能。假设背景像素是相邻像素的线性组合，并且通过最小化
Figure BDA0003207512290000011
范数来增强协作表示。当前已有基于RX的检测器都是假定背景是均匀的，并使用多元高斯分布进行建模。但是实际情况中往往无法满足此假设，这将导致准确率下降。
除此以外，由于高光谱图像在获取时并不能完全屏蔽噪声和异常的干扰，因此在高光谱图像中某个波段可能会存在噪声和异常像素点。CRD以及其派生算法都是假设每个波段都具有相同的重要性，这样的假设对于噪声波段的鲁棒性将会很差，从而降低异常检测的效果。
相关文献：
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发明内容
本发明的目的在于针对上述现有技术中的问题，提供一种高光谱图像目标异常检测方法、***、终端及存储介质，能够有效避免噪声和异常波段对于高光谱异常检测的影响。
为了实现上述目的，本发明有如下的技术方案：
一种高光谱图像目标异常检测方法，包括以下步骤：
通过最大互相关熵协作表示赋予高光谱图像每个波段一个合适的权重；
对于每个波段具有一个合适的权重的高光谱图像，通过最大互相关熵协作表示得出像素异常得分，通过设置合适阈值选择出异常像素。
作为本发明高光谱图像目标异常检测方法的一种优选方案，所述的高光谱图像定义为
Figure BDA0003207512290000021
表示具有n个像素的高光谱图像，维度为d维；使用滑动双窗口来进行局部近似，外窗和内窗的尺寸分别用wout和win来表示，因此，所在邻域的像素用
Figure BDA0003207512290000022
Figure BDA0003207512290000031
来表示，其中s＝wout×wout-win×win。
作为本发明高光谱图像目标异常检测方法的一种优选方案，所述高光谱图像的最大互相关熵协作表示目标函数如下：
Figure BDA0003207512290000032
其中，
Figure BDA0003207512290000033
表示所使用的每个邻域像素的权重，λ为正则化参数；
式中，
Figure BDA0003207512290000034
越大代表协作表示的差异越大，则
Figure BDA0003207512290000035
越小。
作为本发明高光谱图像目标异常检测方法的一种优选方案，将所述最大互相关熵协作表示目标函数通过半二次技术进行重构得到如下表达式：
Figure BDA0003207512290000036
式中，
Figure BDA0003207512290000037
是一个对角矩阵，对角线上的每一个元素
Figure BDA0003207512290000038
代表该波段的权重；
wk的定义如下：
Figure BDA0003207512290000039
作为本发明高光谱图像目标异常检测方法的一种优选方案，与中心像素差异较大的像素点对应较小的系数，利用对角正则化矩阵求解
Figure BDA00032075122900000310
其中Γi为Tikhonov正则化矩阵，表达式如下：
Figure BDA00032075122900000311
作为本发明高光谱图像目标异常检测方法的一种优选方案，采用迭代优化的方式对提出的目标函数进行优化，完成无监督高光谱图像目标异常检测。
本发明还提出一种高光谱图像目标异常检测***，包括：
光谱波段加权模块，用于通过最大互相关熵协作表示赋予高光谱图像每个波段一个合适的权重；
异常像素筛选模块，用于对于每个波段具有一个合适的权重的高光谱图像，通过最大互相关熵协作表示得出像素异常得分，通过设置合适阈值选择出异常像素。
本发明还提出一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述的处理器执行所述的计算机程序时实现所述的高光谱图像目标异常检测方法的步骤。
本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述的计算机程序被处理器执行时实现所述的高光谱图像目标异常检测方法的步骤。
相较于现有技术，本发明至少具有以下有益效果：
在高光谱图像目标异常检测过程中，通过对高光谱图像的不同波段自适应赋予不同权重，对于每个波段具有一个合适的权重的高光谱图像，通过最大互相关熵协作表示得出像素异常得分，通过设置合适阈值选择出异常像素，能有效避免波段噪声与异常像素点段对于检测准确度的影响，提高算法的鲁棒性。本发明提出的方法与当前主流高光谱图像目标异常检测方法相比具有明显优势，在公开数据集上的准确率都大幅领先其它方法。
进一步的，本发明目标函数构建的是联合函数，同时求解波段权重和邻域像素点权重，使用迭代求解算法高效求解，避免了单独学习二者其中一个可能带来的次优解问题。
附图说明
图1本发明与其它方法在AVIRIS-I数据集上ROC曲线对比图；
图2本发明与其它方法在ABU-airport-1数据集上ROC曲线对比图；
图3 AVIRIS-I数据集伪彩色图；
图4 AVIRIS-I数据集标签图；
图5 AVIRIS-I数据集CRD检测结果图；
图6 AVIRIS-I数据集本发明检测结果图；
图7 AVIRIS-II数据集伪彩色图；
图8 AVIRIS-II数据集标签图；
图9 AVIRIS-II数据集CRD检测结果图；
图10 AVIRIS-II数据集本发明检测结果图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。
假设高光谱图像定义为
Figure BDA0003207512290000051
表示具有n个像素的高光谱图像，维度为d维；使用滑动双窗口来进行局部近似，外窗和内窗的尺寸分别用wout和win来表示，因此，所在邻域的像素用
Figure BDA0003207512290000052
来表示，其中s＝wout×wout-win×win。
S1、通过最大互相关熵协作表示赋予高光谱图像每个波段一个合适的权重；
S2、对于每个波段具有一个合适的权重的高光谱图像，通过最大互相关熵协作表示得出像素异常得分，通过设置合适阈值选择出异常像素。
本发明提出的高光谱图像目标异常检测方法基于信息理论学习(ITL)中提出的最大熵理论(MCC)来构建检测器。ITL提供了一种统一的方法来提高针对异常值鲁棒性的机器学习方法。MCC可以从数据中获得更多信息以进行调整，因此在处理非高斯信号时可以具有更大的优势。熵引入了一个新的度量，当两点接近时，该度量等于
Figure BDA00032075122900000510
范数。随着两点逐渐远离，度量将接近
Figure BDA00032075122900000512
范数，最终接近
Figure BDA00032075122900000511
范数。因此，MCC对于异常值有着强鲁棒性。
所述高光谱图像的最大互相关熵协作表示目标函数如下：
Figure BDA0003207512290000053
其中，
Figure BDA0003207512290000054
表示所使用的每个邻域像素的权重，λ为正则化参数；
式中，
Figure BDA0003207512290000055
越大代表协作表示的差异越大，则
Figure BDA0003207512290000056
越小。
将所述最大互相关熵协作表示目标函数通过半二次技术进行重构得到如下表达式：
Figure BDA0003207512290000061
式中，
Figure BDA0003207512290000062
是一个对角矩阵，对角线上的每一个元素
Figure BDA0003207512290000063
代表该波段的权重；
wk的定义如下：
Figure BDA0003207512290000064
与中心像素差异较大的像素点对应较小的系数，利用对角正则化矩阵求解
Figure BDA0003207512290000065
Figure BDA0003207512290000066
其中Γi为Tikhonov正则化矩阵，表达式如下：
Figure BDA0003207512290000067
采用迭代优化的方式对提出的目标函数进行优化，完成无监督高光谱图像目标异常检测。
本发明提出的高光谱图像目标异常检测方法，能够有效避免噪声和异常波段对于高光谱异常检测的影响。通过本发明的方法给予噪声波段足够小的权重以至于不会影响推理结果，而给予贡献大的波段更多的权重，以便它能够提供更多的有效信息。
本发明还提出一种高光谱图像目标异常检测***，包括：
光谱波段加权模块，用于通过最大互相关熵协作表示赋予高光谱图像每个波段一个合适的权重；
异常像素筛选模块，用于对于每个波段具有一个合适的权重的高光谱图像，通过最大互相关熵协作表示得出像素异常得分，通过设置合适阈值选择出异常像素。
本发明还提出一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述的处理器执行所述的计算机程序时实现所述的高光谱图像目标异常检测方法的步骤。
本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述的计算机程序被处理器执行时实现所述的高光谱图像目标异常检测方法的步骤。
所述的计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明高光谱图像目标异常检测方法。
所述终端可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备，也可以是处理器、存储器。处理器可以是中央处理单元(CentralProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。存储器可用于存储计算机程序和/或模块，处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现高光谱图像目标异常检测***的各种功能。
实施例
一种高光谱图像目标异常检测方法，包括以下步骤：
步骤一：输入高光谱图像
Figure BDA0003207512290000071
正则项参数λ，σ以及滑动窗口大小wout和win。
步骤二：对于目标函数进行求解，固定Wi(赋予初始值I)更新αi，目标函数将转化为：
Figure BDA0003207512290000072
对于上述公式令其对αi求导并置导数为0，可以得到：
Figure BDA0003207512290000073
根据此公式可对αi进行更新。
步骤三：固定αi，通过公式更新Wi。
步骤四：重复进行步骤二和步骤三，直至收敛。
步骤五：移动滑动窗口，对下一个像素进行处理。对其进行步骤二、步骤三和步骤四的操作。
步骤六：通过
Figure BDA0003207512290000081
得到高光谱全像素异常分数，设置阈值得到异常像素。
表1是本发明基于最大熵准则的协作表示方法进行高光谱异常检测在公开数据集上与当前主流方法的AUC值对比，其中，AUC值越大越好。
表1
D<sub>a</sub>taset GRX LRX CRD LSMAD SWCRD ERCRD Ours
AVIRIS-I 0.9111 0.8584 0.9911 0.9758 0.9936 0.9678 0.9985
AVIRIS-II 0.9403 0.8466 0.9696 0.9703 0.9798 0.9614 0.9855
AVIRIS-III 0.8771 0.8411 0.9828 0.9318 0.9837 0.9349 0.9904
ABU-airport<sub>-</sub>1 0.8221 0.8886 0.923 0.8806 0.9273 0.897 0.9631
ABU-airport-2 0.8404 0.9706 0.9735 0.9315 0.9692 0.9693 0.9879
Salinas 0.8872 0.9172 0.9606 0.9351 0.951 0.9447 0.9643
图1和图2是本发明与当前主流方法在AVIRIS-I和ABU-airport-1数据集上的ROC曲线对比图，图中的曲线越靠近左上角效果越好。图3，图4，图5和图6分别为AVIRIS-I数据集的伪彩色图，标签图，CRD的检测效果图和本发明的检测效果图。图6，图7，图8和图9分别为AVIRIS-II数据集的伪彩色图，标签图，CRD检测效果图和本发明的检测效果图，这些检测图中像素越亮说明该像素为异常点的可能性越高。对比可见，本发明提出的方法与当前主流高光谱图像目标异常检测方法相比具有明显优势，在公开数据集(AVIRIS-I数据集以及AVIRIS-II数据集)上的准确率都大幅领先于其它方法。
以上所述的仅仅是本发明的较佳实施例，并不用以对本发明的技术方案进行任何限制，本领域技术人员应当理解的是，在不脱离本发明精神和原则的前提下，该技术方案还可以进行若干简单的修改和替换，这些修改和替换也均属于权利要求书所涵盖的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种高光谱图像目标异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过最大互相关熵协作表示赋予高光谱图像每个波段一个合适的权重；
对于每个波段具有一个合适的权重的高光谱图像，通过最大互相关熵协作表示得出像素异常得分，通过设置合适阈值选择出异常像素。
2.根据权利要求1所述的高光谱图像目标异常检测方法，其特征在于：所述的高光谱图像定义为
Figure FDA0003207512280000011
表示具有n个像素的高光谱图像，维度为d维；使用滑动双窗口来进行局部近似，外窗和内窗的尺寸分别用wout和win来表示，因此，所在邻域的像素用
Figure FDA0003207512280000012
来表示，其中s＝wout×wout-win×win。
3.根据权利要求1所述的高光谱图像目标异常检测方法，其特征在于，所述高光谱图像的最大互相关熵协作表示目标函数如下：
Figure FDA0003207512280000013
其中，
Figure FDA0003207512280000014
表示所使用的每个邻域像素的权重，λ为正则化参数；
式中，
Figure FDA0003207512280000015
越大代表协作表示的差异越大，则
Figure FDA0003207512280000016
越小。
4.根据权利要求3所述的高光谱图像目标异常检测方法，其特征在于，将所述最大互相关熵协作表示目标函数通过半二次技术进行重构得到如下表达式：
Figure FDA0003207512280000017
式中，
Figure FDA0003207512280000018
是一个对角矩阵，对角线上的每一个元素
Figure FDA0003207512280000019
代表该波段的权重；
wk的定义如下：
Figure FDA00032075122800000110
5.根据权利要求4所述的高光谱图像目标异常检测方法，其特征在于，与中心像素差异较大的像素点对应较小的系数，利用对角正则化矩阵求解
Figure FDA0003207512280000021
其中Гi为Tikhonov正则化矩阵，表达式如下：
Figure FDA0003207512280000022
6.根据权利要求5所述的高光谱图像目标异常检测方法，其特征在于：采用迭代优化的方式对提出的目标函数进行优化，完成无监督高光谱图像目标异常检测。
7.一种高光谱图像目标异常检测***，其特征在于，包括：
光谱波段加权模块，用于通过最大互相关熵协作表示赋予高光谱图像每个波段一个合适的权重；
异常像素筛选模块，用于对于每个波段具有一个合适的权重的高光谱图像，通过最大互相关熵协作表示得出像素异常得分，通过设置合适阈值选择出异常像素。
8.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述的处理器执行所述的计算机程序时实现如权利要求1至6中任意一项所述的高光谱图像目标异常检测方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于：所述的计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任意一项所述的高光谱图像目标异常检测方法的步骤。
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