基于混合噪声估计的高光谱图像异常检测方法

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1、第39卷第8期红外技术Vol.39No.82017年8月InfraredTechnologyAugust2017基于混合噪声估计的高光谱图像异常检测方法向英杰，张俭峰，杨桄，王琪（空军航空大学，吉林长春130000）摘要：随着光谱分辨率越来越高，高光谱图像更容易受到噪声的干扰，直接用传统的检测算子会产生较高的虚警。针对RX算法存在较大噪声干扰的问题，提出了一种基于混合噪声评估的RX异常检测方法。首先对高光谱图像进行分块，利用滤波的思想选取均匀图像块；考虑图像光谱-空间信息，运用多元线性回归分析对均匀图像块进行混合噪声评估；然后将高光谱图像和混合噪声进行作差，消除噪声的干扰；最后运用RX

2、算子进行异常检测。实验结果表明，该方法达到了消除噪声的效果，与RX和MNF-RX算法相比具有更好的目标检测性能。关键词：高光谱图像；异常检测；混合噪声评估；多元线性回归；RX中图分类号：TP751.1文献标识码：A文章编号：1001-8891(2017)08-0734-06AMixed-NoiseEstimation-BasedAnomalyDetectionMethodforHyperspectralImageXIANGYingjie，ZHANGJianfeng，YANGGuang，WANGQi（AviationUniversityofAirForce,Changchun130000

3、,China）Abstract：Withahigherspectralresolution,hyperspectralimagesaremoresusceptibletonoise;furthermore,conventionaldetectionoperatorsgenerateahighrateoffalsealarms.AimingtoovercometheproblemoflargenoiseinterferenceasrelatedtotheRXalgorithm,anewmethodofRXanomalydetectionbasedonmixednoiseispropose

4、d.First,ahyperspectralimageisdividedintoblocks,andauniformblockisselectedviafiltering.Themixednoiseisestimatedbyperformingmultiplelinearregressionanalysis,whichconsidersspectralandspatialinformation,ontheuniformimageblock.Then,theestimatedmixednoiseissubtractedfromthehyperspectralimagetoeliminat

5、enoiseinterference.Finally,anomalydetectionisperformedbyimplementingtheRXalgorithm.TheexperimentalresultsshowedthattheproposedmethodeffectivelyeliminatesnoiseandachievesbetterdetectionperformancethanthatofRXandMNF-RXalgorithms.Keywords：hyperspectralimagery，anomalydetection，mixednoiseestimation，m

6、ultiplelinearregression，RX合均值不同、协方差相同的多元正态分布情况下，用0引言马氏距离定义检测算子来检测异常目标。随后Chang[2-3]高光谱图像包含许多连续的波段，形成一个“图等对RX方法进行了改进，提出了一系列改进算谱合一”的数据立方体。这种数据立方体，能够独特子，有效提高了目标的检测效率。但是，随着高光谱显示地物目标信息，从而很好地应用于目标检测。但遥感技术的发展，高光谱图像的光谱分辨率不断提是在大多数情况下，目标的先验光谱信息难以获得，高，高光谱图像波段越来越窄，图像更容易受到噪声因此对高光谱进行异常检测显得尤为重要。干扰。并且RX算法及其改进算法，

7、对噪声非常敏感，在异常检测算法中，一种标志性方法就是由Reed如果不能很好地进行噪声估计并去除噪声，将会影响[1]和Yu在1990年提出来的RX方法，该方法来源于检测性能。因此，如果能很好地对高光谱图像的噪声广义似然比检测，其基本思想是在假设目标和背景符进行估计，就能大大提高RX算法的检测效果。收稿日期：2016-11-17；修订日期：2016-12-29.作者简介：向英杰（1993-），男，硕士研究生，主要研究方向为高光谱图像解译。E-mai