【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种基于反馈式波段组群的变分低秩稀疏异常检测方法。
技术介绍
1、高光谱图像异常检测具有可以在无需任何先验知识的情况下检测潜在目标的优点，它在军事探测食品质量检测等方面具有很高的实际应用价值。对异常检测的研究主要集中在从背景成分中分离出感兴趣的异常目标特征。但是由于高光谱图像的信息丰富的特点，直接对获取的高光谱图像进行分解不可避免的会导致计算量大的问题。并且，波段多也会导致出现一些相互间的强“干扰”。此外，由于采集设备本身条件的限制，获取的高光谱图像通常受到噪声的干扰。最后，如何有效的利用已有的异常知识，促进异常目标的检测性能的提升也是值得研究的问题。
技术实现思路
1、获取原始高光谱图像，利用均匀波段选择策略对高光谱图像的全波段集合进行划分，将高光谱图像上的全波段运算划分为多个均匀波段组群上的运算；
2、采用相关总变分和l2,1范数构建数据分解模型，采用数据分解模型对划分的均匀波段组群进行数据分解，提取高光谱图像的背景成分和稀疏成分，对提取的稀...
【技术保护点】
1.一种基于反馈式波段组群的变分低秩稀疏异常检测方法，其特征在于包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述数据分解模型采用如下方式定义：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述迭代反馈机制采用如下方式建立：
【技术特征摘要】
1.一种基于反馈式波段组群的变分低秩稀疏异常检测方法，其特征在于包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：...
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