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发明
基于超像素引导判别森林的高光谱异常检测方法
2022-12-14 12:32:12
发布于四川
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- 申请专利号：CN202211123551.8
- 公开（公告）日：2025-07-01
- 公开（公告）号：CN115471750A
- 申请人：西安电子科技大学
摘要：本发明提出了一种基于超像素引导判别森林的高光谱异常检测方法，主要解决现有方法中局部异常目标检测性能不佳和高虚警率的问题。方案包括：1)通过主成分分析法提取高光谱图像最主要的三个成分特征，并利用该特征进行多个不同尺度超像素分割，以获取多尺度且含所有波段的超像素特征；2)构建基于多个波段增益准则的判别森林模型对每个超像素块特征进行训练和测试，产生多个尺度的初始检测图；3)通过基于引导滤波的多尺度融合模型对所有初始检测图融合优化，获取最终检测结果。本发明将基于空间的超像素分割和基于多个光谱波段的判别森林进行结合，有效地挖掘高光谱图像的空间和光谱信息，增强模型对异常像素识别能力以提升其检测性能。
专利内容
本发明提出了一种基于超像素引导判别森林的高光谱异常检测方法，主要解决现有方法中局部异常目标检测性能不佳和高虚警率的问题。方案包括：1)通过主成分分析法提取高光谱图像最主要的三个成分特征，并利用该特征进行多个不同尺度超像素分割，以获取多尺度且含所有波段的超像素特征；2)构建基于多个波段增益准则的判别森林模型对每个超像素块特征进行训练和测试，产生多个尺度的初始检测图；3)通过基于引导滤波的多尺度融合模型对所有初始检测图融合优化，获取最终检测结果。本发明将基于空间的超像素分割和基于多个光谱波段的判别森林进行结合，有效地挖掘高光谱图像的空间和光谱信息，增强模型对异常像素识别能力以提升其检测性能。G06V20/10(2022.01);G06V10/80(2022.01);G06V10/774(2022.01);G06V10/77(2022.01);G06V10/762(2022.01);G06V10/26(2022.01)
