CN119418184A 基于局部权重对比度的高光谱异常检测方法 （无锡学院）

基于局部权重对比度的高光谱异常检测方法本发明公开了一种基于局部权重对比度的行双包络光谱分析，得到光谱形态调和函数Ri,j个像素点依次设置为多尺度窗口区域A和目标区域Block0的中心，将A分割为3×3的9个区域块，的平均光谱曲线利用与背景区差异测量值矩阵Block,0；确定Block,中局部差:对和按降序排序，分别确定背景部部权重对比度χ,将和χ相乘获得高光谱异常2根据所述高光谱特征图F确定背景区域块Block,和背景区域B；将Block,中第φ个像素的特征光谱曲线记为并且确定背景区域B的平均光谱曲根据所述和s;()确定基于光谱散度的背景局部差异测量值将构成的背景区域块记为背景局部差异测量值矩阵Block;,将Block0中的第ξ个像素将构成的目标区域块记为目标局部差异测量值矩阵Block,0，将Block,0形心位置对确定每一个Block,中写的平均值，得到写的8个平均值，将写的8个平均值中最大值对将中所有元素按降序排列得到排序后的店,利用前h个确定背景部分均值将根据所述和M0确定局部权重对比度χ,将和χ相乘获得高光谱异常检测结果图。i,j(101)载入原高光谱图像，对原高光谱图像每个像素的光谱曲线Si,j(λ)识别极值点，)的所有局部极大值记为所有局部极小值记为其中，v表示第ν个(102)利用插值函数对拟合构建上包络线利用插值函数对拟合构3.根据权利要求1或2所述的基于局部权重对比度的高光谱异常检测方法，其特征在3个像素点依次设置为多尺度窗口区域A和目标区域Block0的中心，将A的长和宽均设置为wout去除Block0的其它区域块记为背景区域块Block,,将Block,的集合记为背景区域B，其中，iBlock,在B中的序号，pe[1,8]的整数。述将Block,中第φ个像素的特征光谱曲线记为s;(2),并且确定背景区域B的平均光谱曲将Block,中的第φ个像素的特征光谱曲线记为s;(),按照下式，利用win，wout和s;()确定背景区域的平均光谱曲线为述根据所述和s;(a)确定基于光谱散度的背景局部差异测量值具体包括：按照下式，利用和s;(),确定基于光谱散度的背景局部差异测量值为述确定每一个Block,中写的平均值，得到写的8个平均值，将写的8个平均值中最大值对应记为,中第φ个像素的局部差异测量值记为具体包括：根据下4中第φ个像素的局部差异测量值记为店。述将中所有元素按降序排列得到排序后底,利用前h个确定背景部分均值u,将(6)2表示Block,0中的个数；述根据所述和M0确定局部权重对比度χ,将和χ相乘获得高光谱异常检测结果图，具体5谱图像(HSI)在场景理解方面展现了独特的优势。得益于不同材料在光谱维度上表现出的[0004]基于表示的方法则通过构建包含HSI背景像素的背景字典来表示测试像素。表示[0009]根据所述高光谱特征图F确定背景区域块和背景区域B；6[0012]将构成的背景区域块记为背景局部差异测量值矩阵Block;,将Block0中的第ξ个像素的特征光谱曲线记为:(2),并且确定基于光谱散度的目标局部差异测量值置对应的目标局部差异测量值记为其中，φ表示在中的序号，ξ表示在[0014]确定每一个Block[0015]将中所有元素按降序排列得到排序后的用前h个确定背景部分均值丽,将中所有元素按降序排列得到排序后的利用前z个确定目标部分均值M0，其[0016]根据所述和M0确定局部权重对比度χ,将和χ相乘获得高光谱异常检测结果[0017]上述方案中，所述原高光谱图像每个像素的光谱曲线Si,j(λ)进行双包络光谱分i,j(λ)的所有局部极大值记为所有局部极小值记为其中，ν表示第ν个[0019](102)利用插值函数对拟合构建上包络线利用插值函数对拟合构建下包络线按照下式，利用和确定光谱形态调和函数Ri,j[0022]上述方案中，所述根据所述高光谱特征图F确定背景区域块Block,和背景区域B，个区域块，将A中去除Block0的其它区域块记为背景区域块Block,,将Block,的集合记为背7Block,中第φ个像素的特征光谱曲线记为s;(),并且确定背量值具体包括：按照下式，利用和s;(),确定基于光谱散度的背景局部差异测8个平均值中最大值对应的记为中第φ个像素的局部差异测量值记定背景部分均值将中所有元素按降序排列得到排序后的利用前z个确定目标8[0049]上述方案中，所述根据所述和M0确定局部权重对比度χ,将和χ相乘获得高光9Block0的其它区域块记为背景区域块Block,,将Block,的集合记为背景区域B，其中，i表示i,j(λ)的所有局部极大值记为oy",所有局部极小值记为其中，ν表示第ν个1.4770,1.1215,1.0759,1.0290,1.0468,1.0295,1.0430,1.0529,1.0641.1186,1.1484,1.1910,1.2321,1.2512,1.2729,}；[0064](102)利用插值函数对拟合构建上包络线利用插值函数对拟合构建下包络线按照下式，利用和确定光谱形态调和函数Ri,j1.1077,1.0400,1.0198,0.9996,0.9893,0.9915,1.00[0069](104)将F的每个像素点依次设置为多尺度窗口区域A和目标区域Block0的中心，将A的长和宽均设置为wout，将Block0的×3的9个区域块，将A中去除Block0的其它区域块记为背景区域块Block,,将Block,的集合24确定背景区域的平均光谱曲线利用和确定基于光谱散度的背景局部差异测量值将构成的背景区域块记为背景局部差异测量值矩阵Block;,将Block0中的第ξ个像素的特征光谱曲线记为s"(),利用和)确定基于光谱散度的目标局部差异测量值将构成的目标区域块记为目标局部差异测量值矩阵Block′0，将[0073](201)将Block,中的第φ个像素的特征光win2表示背景区域中像素的个数为416，s:(2)表示Block3中第31个像素对应的光谱曲线，为{1.4830,1.4297,1.3627,1.2840,1.21.0968,1.0671,1.0483,1.0345,1.0237,1.0148,1.0080,1.0031,1.01.0040,1.0078,1.0121,}；为[0080]具体地，表示Block3中第31个像素对应的基于光谱散度的背景局部差异测量[0081](203)将构成的背景区域块记为背景局部差异测量值矩阵Block;,,将Block0中的第ξ个像素的特征光谱曲线记为s"(2);0.8160,0.7885,0.7818,0.7929,0.8190,0.8472,0.8699,0.8940,0.9237,0.9621,1.0073,为[0085]具体地，利用和确定基于光谱散度的目标局部差异测量值为分均值将中所有元素按降序排列得到排序后的利用前z个确定目标部分均值0.0038,0.0029,0.0026,0.0026,0.0017,0.0017,0.0014,0.0011,0.0011,0.0010,0.0010,0.0009,0.0009,}；0.0035,0.0029,0.0028,0.0026,0.0023,0.002