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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公开了一种全局异常加权的高光谱遥感图约束协同表示异常探测方法。利用滑动双窗口构建局部字典，为了保持原始数据空间中的局部几何结构，在协同表示的基础上增加图正则项约束，建立图约束协同表示模型，同时为了充分利用高光谱遥感影像的全局特征，利用光谱残差的方法构建全局异常显著性权重，最后将建立的图约束协同表示模型与构建的全局异常显著性权重进行非线性融合。本发明旨在解决基于重构模型中对待测像元的最佳表示以及特征利用不足的问题，利用图约束协同表示模型和全局异常显著性权重有效地提高了高光谱异常探测的精度。
主权项：1.一种全局异常加权的高光谱遥感图约束协同表示异常探测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，将高光谱遥感影像转换为二维矩阵X∈Rb×n，其中b为波段数，n为像元数；步骤2，对每一个像元，利用滑动双窗口构建局部字典集Xs，其中s为字典原子数；步骤3，计算字典原子间的邻接矩阵W，根据邻接矩阵W得到对称归一化拉普拉斯矩阵Lsym；将得到的对称归一化拉普拉斯矩阵构建为图正则项，使用图正则项作为约束条件之一增加优化协同表示模型的约束项，构建图约束协同表示模型，并求得系数向量的闭式解，获得初始的异常探测结果；利用全局信息和光谱残差模型计算高光谱影像的全局异常显著性权重；步骤4，将初始的异常探测结果和全局异常显著性权重进行非线性融合；步骤5，输出融合后的异常探测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 全局异常加权的高光谱遥感图约束协同表示异常探测方法
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