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基于高斯马尔科夫模型的高光谱异常目标检测算法研究

高昆刘莹王丽静朱振宇程灏波

光谱学与光谱分析, 2015, Vol.35 (10), p.2846-2850 [同儕審閱期刊]

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基于高斯马尔科夫模型的高光谱异常目标检测算法研究
著者: 高昆刘莹王丽静朱振宇程灏波
主題: RX算法 ; 异常检测 ; 高光谱图像 ; 高斯-马尔科夫随机场模型
所屬期刊: 光谱学与光谱分析, 2015, Vol.35 (10), p.2846-2850
描述: 随着光谱成像技术的发展,高光谱异常检测在遥感图像处理中的应用越来越广泛。传统RX异常检测算法忽略影像空间相关性,而且由于没有经过有效数据降维,运算耗费大,对于高光谱数据有效性不高。高光谱影像在空间和光谱上符合高斯-马尔科夫模型。通过建立马尔科夫参数能够直接计算协方差矩阵的逆矩阵,避免了高光谱海量数据的庞大计算。提出一种基于三维高斯-马尔科夫随机场模型的改进RX异常检测算法。该方法用高斯-马尔科夫随机场模型模拟高光谱影像数据,用最大似然近似法估计高斯-马尔科夫随机场参数,由高斯-马尔科夫随机场参数直接构造检测算子,并以待检测像元为中心设置局部优化窗口,称为马尔科夫检测窗。取窗口内数据计算均值向量和协方差逆矩阵,得到中心像元的异常度,通过移动窗口进行逐像元检测。应用AVIRIS高光谱数据对传统RX算法、高斯-马尔科夫模型背景假设异常检测算法和该算法进行了仿真实验对比。结果表明,该算法能够有效提高高光谱异常检测效率,降低虚警率。运行时间较传统RX算法提高了45.2%,体现出更好的计算效率。
出版者: 中国科学院光电研究院，北京 100094
語言: 中文
識別號: ISSN: 1000-0593
DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2015)10-2846-05
資源來源: Alma/SFX Local Collection

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