基于波段選擇與學習字典的高光譜圖像異常探測

摘要：針對高光譜影像數據中存在大量冗余,傳統異常探測算法應用高光譜所有波段進行探測計算量巨大的問題,提出一種基于波段相似性線性預測與學習字典的異常探測算法。該算法首先通過對波段的相似性進行線性預測,找到最不相似的波段子集;然后,利用學習字典算法獲得能夠表征圖像背景信息的背景字典,并通過低秩分解的算法將影像分解為低秩矩陣與稀疏矩陣;最后,使用經典RXD(Reed-X detector)探測算法對稀疏影像進行異常探測。實驗結果表明,該算法可以在減少計算代價、保持波段原始信息不被破壞的同時,能夠較好地實現了高光譜影像的異常探測。