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公开(公告)号:CN116777832A
公开(公告)日:2023-09-19
申请号:CN202310414342.7
申请日:2023-04-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 空间‑光谱联合遥感高光谱图像的异常检测方法,属于高光谱图像技术领域,本发明为解决现有高光谱异常检测存在数据存在特征维度大、数据量大、数据相关性高、冗余度高,以及准确性和效率比较差的问题。它包括:对高光谱图像中的数据进行波段分组预处理;将波段分组后的高光谱数据作为输入,构建Transformer深度学习模型,对高光谱图像的背景进行重建;采用空间‑光谱联合方法对重建背景的图像与原始高光谱图像之间的残差图像进行联合检测,分别获得光谱域和空间域的异常检测结果,将光谱域和空间域的异常检测结果进行线性组合,获得高光谱图像的异常检测结果。本发明用于高光谱图像的异常检测。