公开(公告)号：CN114596483B

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202210123094.6

申请日：2022-02-10

Applicant: 复旦大学

Inventor： 吴梓瑀 ,  王斌

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明属于遥感图像处理技术领域，具体为一种高光谱图像非线性异常检测算法。本发明通过在基于核函数的非线性异常探测问题中引入全变分与稀疏正则的限制，将二维的高光谱图像数据分解为平滑的背景部分、稀疏的异常部分以及噪声部分，然后将稀疏的异常部分对应的表示系数用来获取最终的异常探测结果。同时考虑实际高光谱图像非线性混合的物理意义，从高光谱图像的非线性混合模型出发，引入联合字典中原子互相作用并混合的核函数映射方式。与传统的核函数映射相比，其更加符合非线性光谱混合中实际的复杂光散射效应，能够使高光谱图像数据达到更好的分解效果。在高光谱图像非线性异常探测问题上，具有重要应用价值。

公开(公告)号：CN114596483A

公开(公告)日：2022-06-07

申请号：CN202210123094.6

申请日：2022-02-10

Applicant: 复旦大学

Inventor： 吴梓瑀 ,  王斌

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/762 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明属于遥感图像处理技术领域，具体为一种高光谱图像非线性异常检测算法。本发明通过在基于核函数的非线性异常探测问题中引入全变分与稀疏正则的限制，将二维的高光谱图像数据分解为平滑的背景部分、稀疏的异常部分以及噪声部分，然后将稀疏的异常部分对应的表示系数用来获取最终的异常探测结果。同时考虑实际高光谱图像非线性混合的物理意义，从高光谱图像的非线性混合模型出发，引入联合字典中原子互相作用并混合的核函数映射方式。与传统的核函数映射相比，其更加符合非线性光谱混合中实际的复杂光散射效应，能够使高光谱图像数据达到更好的分解效果。在高光谱图像非线性异常探测问题上，具有重要应用价值。