【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于配准的高光谱异常检测方法，属于高光谱图像异常检测。
技术介绍
1、与传统的遥感技术不同，高光谱成像技术能够同时提供地物的辐射、几何和光谱信息。高光谱图像具有几乎连续的光谱信息，能够细致区分地物的光谱差异，因此在各个领域得到了广泛应用。目标检测作为高光谱图像处理中的一个重要研究方向，根据是否需要先验信息，可分为光谱匹配检测和异常检测。光谱匹配检测依赖于目标光谱信号的先验信息，而异常检测则不需要任何关于目标的先验信息，基于光谱差异发现异常目标。在实际应用中，获取目标光谱的先验信息常常具有挑战性。因此，异常检测因其实用性已成为高光谱图像处理中的一项重要工作。
2、高光谱图像中的“异常”通常指具有不同于周围像元光谱特征的小目标。识别这类目标的一种直接方法是计算背景的均值，并将离均值最远的像素定义为异常。这种方法基于统计学，依赖于对背景数据分布的严格假设。然而，由于高光谱图像的复杂性和非线性，这些假设往往不成立。为了解决这个问题，一些方法致力于构建与真实数据分布尽可能一致的背景统计模型，而另一些方法则利用机器学习...
【技术保护点】
1.一种基于配准的高光谱异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于配准的高光谱异常检测方法，其特征在于，所述步骤1中的数据增强是对原始高光谱图像进行镜像翻转操作，具体过程如下：
3.根据权利要求1所述的基于配准的高光谱异常检测方法，其特征在于，所述步骤2中，提取增强后的高光谱图像中每个像素点的特征矩阵的具体过程如下：
4.根据权利要求1所述的基于配准的高光谱异常检测方法，其特征在于，所述步骤3中，将每个像素点的局部源矩阵、全局源矩阵分别与目标矩阵进行一阶空间点云配准操作，得到局部像素点相似度值和全局像素点...
【技术特征摘要】
1.一种基于配准的高光谱异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于配准的高光谱异常检测方法，其特征在于，所述步骤1中的数据增强是对原始高光谱图像进行镜像翻转操作，具体过程如下：
3.根据权利要求1所述的基于配准的高光谱异常检测方法，其特征在于，所述步骤2中，提取增强后的高光谱图像中每个像素点的特征矩阵的具体过程如下：
4.根据权利要求1所述的基于配准的高光谱异常检测方法，其特征在于，所述步骤3中，将每个像素点的局部源矩阵、全局源矩阵分别与目标矩阵进行一阶空间点云配准操作，得到局部像素点相似度...
【专利技术属性】
技术研发人员：涂兵，陈开元，刘博，陈云云，曹兆楼，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：
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