高光谱异常探测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种高光谱异常探测方法和装置，该方法包括：逐行获取目标地物的高光谱数据；计算确定背景信息所需的高光谱数据的最小行数k；若获取的当前行高光谱数据的行标号大于k，则将计算当前行高光谱数据的自相关矩阵，将该自相关矩阵作为第一自相关矩阵，并将当前行之前的所有行高光谱数据的背景自相关矩阵作为第二自相关矩阵；计算当前行高光谱数据和在当前行高光谱数据之前获取的所有行高光谱数据的背景自相关矩阵；对计算得到的背景自相关矩阵进行压制处理，得到压制后的矩阵；利用压制后的矩阵对当前行高光谱数据进行异常探测。本发明专利技术逐行进行异常探测，提高处理效率，并可以满足特殊行业对高光谱数据实时或准实时处理的需求。

Method and apparatus for detecting hyperspectral anomaly

The invention relates to a method and apparatus for hyperspectral anomaly detection, the method comprises: acquiring hyperspectral data by objects; calculation to determine the minimum for hyperspectral data required background information of the number of K; if the current row for hyperspectral data is greater than k, it will calculate the autocorrelation matrix of the current line the hyperspectral data, the correlation matrix as the first autocorrelation matrix, and all for hyperspectral data before the current background of the autocorrelation matrix as second autocorrelation matrix; calculate the correlation matrix of hyperspectral data and the current line before the current line of high spectral data acquisition for all hyperspectral data the background; the calculated autocorrelation matrix is used to suppress the background processing, matrix has been pressed; anomaly detection of hyperspectral data using the current row matrix after pressing. According to the invention, the abnormal detection can be carried out by line by line, and the processing efficiency can be improved, and the requirement of real-time or quasi real time processing of hyperspectral data in special industries can be satisfied.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及遥感
，尤其是涉及一种高光谱异常探测方法和装置。
技术介绍
目前，高光谱图像数据具有图谱合一的特征，即可以同时观测目标的空间信息和光谱信息，为目标分类和识别提供了有效的遥感技术手段。但是，高光谱图像波段众多，而且在对异常探测时一般是在所有高光谱图像数据接收完毕后对整幅图像进行一次性全局处理，因此造成数据处理过程复杂并且效率较低，难以满足特殊行业对高光谱数据实时或准实时处理的需求。
技术实现思路
针对以上缺陷，本专利技术提供一种高光谱异常探测方法和装置，可以提高异常探测的效率，也可以满足特殊行业对高光谱数据实时或准实时处理的需求。第一方面，本专利技术提供的高光谱异常探测方法包括：逐行获取目标地物的高光谱数据；根据高光谱数据的行宽度和波段数目，计算确定背景信息所需的高光谱数据的最小行数k；若获取的当前行高光谱数据的行标号大于k，则将计算当前行高光谱数据的自相关矩阵，将该自相关矩阵作为第一自相关矩阵，并将当前行之前的所有行高光谱数据的背景自相关矩阵作为第二自相关矩阵；根据所述第一自相关矩阵和所述第二自相关矩阵，计算所述当前行高光谱数据和在所述当前行高光谱数据之前获取的所有行高光谱数据的背景自相关矩阵；根据矩阵求逆算法，对计算得到的背景自相关矩阵进行压制处理，得到压制后的矩阵；利用压制后的矩阵对当前行高光谱数据进行异常探测，并将得到的探测结果输出。可选的，在将得到的探测结果输出之前，所述方法还包括：对所述探测结果进行非线性拉伸处理，以增强异常信号的显示亮度。可选的，在计算所述当前行高光谱数据和在所述当前行高光谱数据之前获取的所有行高光谱数据的背景自相关矩阵之前，所述方法还包括：判断所述当前行高光谱数据的行标号是否小于预先设定的用于确定背景信息所需的高光谱数据的最大行数，若是，则采用下式计算所述当前行高光谱数据和在所述当前行高光谱数据之前获取的所有行高光谱数据的背景自相关矩阵Rn：Rn＝(1-1/n)Rn-1+(1/n)R(yn)其中，Rn-1为第二自相关矩阵，R(yn)为第一自相关矩阵，n为当前行高光谱数据的行标号，yn为当前行光谱数据。可选的，所述方法还包括：若所述行标号大于或等于所述最大行数，则采用下式计算所述当前行高光谱数据和在所述当前行高光谱数据之前获取的所有行高光谱数据的背景自相关矩阵Rn：Rn＝Rn-1+(1/m)[R(yn)-R(yn-m)]其中，m为所述最大行数，R(yn-m)为第n-m行的高光谱数据的自相关矩阵。可选的，采用下式计算第k行高光谱数据至第1行高光谱数据的背景自相关矩阵Rk：Rk=1kLΣi=1kyiyiT]]>其中，yi为第i行高光谱数据，L为每一行高光谱数据的宽度，i为[0，k]范围内的正整数。可选的，所述根据矩阵求逆算法，对计算得到的背景自相关矩阵进行压制处理，得到压制后的矩阵，包括：将该背景自相关矩阵分解为上三角矩阵和下三角矩阵；根据该背景自相关矩阵的上三角矩阵，确定该背景自相关矩阵的逆矩阵的上三角矩阵；根据矩阵对称性，由所述逆矩阵的上三角矩阵推导出所述逆矩阵的下三角矩阵；根据所述逆矩阵的上三角矩阵和下三角矩阵，确定所述逆矩阵；其中，所述确定该背景自相关矩阵的逆矩阵的上三角矩阵，包括：构建B×B的对角矩阵，该对角矩阵中的第i'行第j'列的元素为其中，B为高光谱数据的波段数目，ci'i'为该背景自相关矩阵的上三角矩阵中第i'行第i'列的元素，i'为矩阵元素的行标号，j'为矩阵元素的列标号；采用下式计算所述逆矩阵的上三角矩阵中的第i'行第i'列的元素yi'j'：Cyj’＝pj’j'＝B,(B-1),…,1yi′j′=(pi′j′-Σk=i′+1Bci′kykj′)/ci′i′]]>其中，C为该背景自相关矩阵的上三角矩阵，yj’为所述逆矩阵的上三角矩阵中的第j'列中各元素形成的列向量，pj’为所述对角矩阵中第j'列中各元素形成的列向量，k为所述最小行数，ci'k为上三角矩阵C中第i'行第k列的元素。可选的，采用下式对当前行高光谱数据进行异常探测处理：δ(n,i′′)=ri′′TR-1rl′′]]>其中，ri”为当前行高光谱数据的第i”个像元，为压制后的矩阵，δ(n,i”)为当前行高光谱数据中的第i”个像元的探测结果。可选的，采用下式对所述探测结果进行非线性拉伸处理：或δ'(n,i”)＝20logδ(n,i”)其中，δ(n,i”)为非线性拉伸之前的探测结果，δ'(n,i”)为非线性拉伸之后的探测结果。第二方面，本专利技术提供的高光谱异常探测装置，包括：逐行扫描模块，用于逐行获取目标地物的高光谱数据；第一计算模块，用于根据高光谱数据的行宽度和波段数目，计算确定背景信息所需的高光谱数据的最小行数k；第二计算模块，用于若获取的当前行高光谱数据的行标号大于k，则将计算当前行高光谱数据的自相关矩阵，将该自相关矩阵作为第一自相关矩阵，并将当前行之前的所有行高光谱数据的背景自相关矩阵作为第二自相关矩阵；第三计算模块，用于根据所述第一自相关矩阵和所述第二自相关矩阵，计算所述当前行高光谱数据和在所述当前行高光谱数据之前获取的所有行高光谱数据的背景自相关矩阵；压制处理模块，用于根据矩阵求逆算法，对计算得到的背景自相关矩阵进行压制处理，得到压制后的矩阵；异常探测模块，用于利用压制后的矩阵对当前行高光谱数据进行异常探测，并将得到的探测结果输出。本专利技术提供的高光谱异常探测方法和装置，首先，逐行扫描高光谱数据，针对获取的当前行高光谱数据，计算第一自相关矩阵和第二自相关矩阵，再根据这两个矩阵，计算背景自相关矩阵即背景自相关矩阵。然后，在对该矩阵进行一定的压制，便于突出异常信息。最后，利用压制后的矩阵对当前行高光谱数据进行异常探测，从而完成逐行进行异常探测的目的。可见，本专利技术相对于传统的在对所有高光谱数据接收完毕后对整幅图像进行一次性全局处理，具有提高处理效率的优点，而且可以满足特殊行业对高光谱数据实时或准实时处理的需求。附图说明为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些图获得其他的附图。图1示出了本专利技术一实施例中高光谱异常探测方法的流程示意图；图2示出了采用本专利技术提供的高光谱异常探测方法进行逐行异常探测时的行数与处理时间的曲线图；图3示出了本专利技术一实施例中高光谱异常探测装置的结构框图。具体实施方式下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。本专利技术提供一种高光谱异常探测方法，如图1所示，该方法包括：S101、逐行获取目标地物的高光谱数据；在具体实施时，可以采用行扫描成像光谱本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种高光谱异常探测方法，其特征在于，包括：逐行获取目标地物的高光谱数据；根据高光谱数据的行宽度和波段数目，计算确定背景信息所需的高光谱数据的最小行数k；若获取的当前行高光谱数据的行标号大于k，则将计算当前行高光谱数据的自相关矩阵，将该自相关矩阵作为第一自相关矩阵，并将当前行之前的所有行高光谱数据的背景自相关矩阵作为第二自相关矩阵；根据所述第一自相关矩阵和所述第二自相关矩阵，计算所述当前行高光谱数据和在所述当前行高光谱数据之前获取的所有行高光谱数据的背景自相关矩阵；根据矩阵求逆算法，对计算得到的背景自相关矩阵进行压制处理，得到压制后的矩阵；利用压制后的矩阵对当前行高光谱数据进行异常探测，并将得到的探测结果输出。

【技术特征摘要】
1.一种高光谱异常探测方法，其特征在于，包括：逐行获取目标地物的高光谱数据；根据高光谱数据的行宽度和波段数目，计算确定背景信息所需的高光谱数据的最小行数k；若获取的当前行高光谱数据的行标号大于k，则将计算当前行高光谱数据的自相关矩阵，将该自相关矩阵作为第一自相关矩阵，并将当前行之前的所有行高光谱数据的背景自相关矩阵作为第二自相关矩阵；根据所述第一自相关矩阵和所述第二自相关矩阵，计算所述当前行高光谱数据和在所述当前行高光谱数据之前获取的所有行高光谱数据的背景自相关矩阵；根据矩阵求逆算法，对计算得到的背景自相关矩阵进行压制处理，得到压制后的矩阵；利用压制后的矩阵对当前行高光谱数据进行异常探测，并将得到的探测结果输出。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将得到的探测结果输出之前，所述方法还包括：对所述探测结果进行非线性拉伸处理，以增强异常信号的显示亮度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在计算所述当前行高光谱数据和在所述当前行高光谱数据之前获取的所有行高光谱数据的背景自相关矩阵之前，所述方法还包括：判断所述当前行高光谱数据的行标号是否小于预先设定的用于确定背景信息所需的高光谱数据的最大行数，若是，则采用下式计算所述当前行高光谱数据和在所述当前行高光谱数据之前获取的所有行高光谱数据的背景自相关矩阵Rn：Rn＝(1-1/n)Rn-1+(1/n)R(yn)其中，Rn-1为第二自相关矩阵，R(yn)为第一自相关矩阵，n为当前行高光谱数据的行标号，yn为当前行光谱数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：若所述行标号大于或等于所述最大行数，则采用下式计算所述当前行高光谱数据和在所述当前行高光谱数据之前获取的所有行高光谱数据的背景自相关矩阵Rn：Rn＝Rn-1+(1/m)[R(yn)-R(yn-m)]其中，m为所述最大行数，R(yn-m)为第n-m行的高光谱数据的自相关矩阵。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用下式计算第k行高光谱数据至第1行高光谱数据的背景自相关矩阵Rk：Rk=1kLΣi=1kyiyiT]]>其中，yi为第i行高光谱数据，L为每一行高光谱数据的宽度，i为[0，k]范围内的正整数。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据矩阵求逆算法，对计算得到的背景自相关矩阵进行压制处理，得到压制后的矩阵，包括：将该背景自相关矩阵分解为上三角矩阵和下三角矩阵；根据该背景自相关矩阵的上三角矩阵，确定该背景自相关矩阵的逆矩阵的上三角矩阵；根据矩阵对称性，由所述逆矩阵的上三角矩阵推导出所...

【专利技术属性】
技术研发人员：张立福，孙雪剑，岑奕，彭波，吴太夏，张鹏，
申请(专利权)人：中国科学院遥感与数字地球研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11