采用局部因果窗的高光谱图像实时探测方法技术

本发明专利技术涉及一种采用局部因果窗的高光谱图像实时探测方法，其特征在于:步骤1：读入高光谱图像数据，并进行初始化；步骤2：建立局部因果滑动窗模型，设定局部因果滑动窗宽度，所说局部因果滑动窗内仅含有待检测像元之前的已知像元信息；步骤3：利用递归方程得出当前窗口局部相关矩阵逆矩阵；步骤4：利用RX异常算子构造局部实时探测算子，得出当前检测值；步骤5：扫描是否超出图像范围，如果没有超出，则返回步骤3；否则，停止探测，输出检测结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种。
技术介绍
目标检测技术是高光谱图像处理的一个重要研究领域。根据有无先验知识条件， 目标检测技术可分为已知背景或目标信息的目标检测算法和无需任何先验知识的异常目 标检测算法。由于在很多实际情况下，研究者总是没有足够的先验知识来表征目标类别的 统计信息，因此，无需先验知识的高光谱图像异常检测得到了越来越广泛的关注。 RX算子是Reed和Xiaoli于1990年提出的一种广义似然比算子，被人们称之为异 常检测算法的基准算法而得到了国内外学者的广泛学习和改进。由已有文献可知，异常目 标检测可分为两大类，全局异常探测和局部异常探测。全局异常探测是指利用全局统计信 息作为依据构造检测算子，比较典型的有经典的全局RX算法，简称为RXD。Chang等人将经 典的基于协方差矩阵的RXD进行了改进，提出了基于相关矩阵的R-RXD算子。然而，当异常 目标比较微弱或者仅仅在局部范围异常而淹没于全局背景时，高光谱全局异常探测模型将 失效。局部异常检测是指利用局部滑动窗口计算局部背景统计信息构造检测算子，例如局 部RX算子，又称为LRXD，它是利用一个以待检测像元为中心点的同心双层滑动窗来采集统 计信息，实现局部异常检测。 在实际应用中，实时探测尤为重要。这是因为许多异常目标，例如运动目标，它的 停留时间是非常短的，会突然出现然后很快就消失。因此，要想实现这种异常目标的检测， 其检测过程必须是实时的。另一方面，随着现代遥感技术的飞速发展，高光谱遥感在获取更 加丰富地物信息的同时，其大量的数据量也给数据存储、卫星下行传输和后续处理带来了 巨大的压力。实现机载实时处理可以减少数据传输量，也就相应减少了数据压缩下传而导 致的信息损失，减少了地面数据存储和处理工作量，提高了图像分类和目标检测的效率和 实效性。但现有技术中，能够有效实现高光谱图像局部异常探测的方法尚属空白。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种，能够实 时、准确地实现高光谱图像局部异常探测。 实现本专利技术目的技术方案： -种，其特征在于： 步骤1 :读入高光谱图像数据，并进行初始化； 步骤2 :建立局部因果滑动窗模型，设定局部因果滑动窗宽度，所说局部因果滑动 窗内仅含有待检测像元之前的已知像元信息； 步骤3 :利用递归方程得出当前窗口局部相关矩阵逆矩阵； 步骤4 :利用RX异常算子构造局部实时探测算子，得出当前检测值； 步骤5 :扫描是否超出图像范围，如果没有超出，则返回步骤3 ;否则，停止探测，输 出检测结果。 步骤3中，通过两次利用Woodbury恒等式定理，建立局部相关矩阵的递归方程。 局部因果滑动窗为局部因果阵列滑动窗。 局部相关矩阵如+丨）表示如下：本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种采用局部因果窗的高光谱图像实时探测方法，其特征在于:步骤1：读入高光谱图像数据，并进行初始化；步骤2：建立局部因果滑动窗模型，设定局部因果滑动窗宽度，所说局部因果滑动窗内仅含有待检测像元之前的已知像元信息；步骤3：利用递归方程得出当前窗口局部相关矩阵逆矩阵；步骤4：利用RX异常算子构造局部实时探测算子，得出当前检测值；步骤5：扫描是否超出图像范围，如果没有超出，则返回步骤3；否则，停止探测，输出检测结果。

【技术特征摘要】
1. 一种采用局部因果窗的高光谱图像实时探测方法，其特征在于： 步骤1 :读入高光谱图像数据，并进行初始化； 步骤2 :建立局部因果滑动窗模型，设定局部因果滑动窗宽度，所说局部因果滑动窗内 仅含有待检测像元之前的已知像元信息； 步骤3 :利用递归方程得出当前窗口局部相关矩阵逆矩阵； 步骤4 :利用RX异常算子构造局部实时探测算子，得出当前检测值； 步骤5 :扫描是否超出图像范围，如果没有超出，则返回步骤3 ;否则，停止探测，输出检 测结果。2. 根据权利要求1所述的采用局部因果窗的高光谱图像实时探测方法，其特征在于： 步骤3中，通过两次利用Woodbury恒...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵春晖，王玉磊，王佳，靖晓昊，李威，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23