高光谱图像异常检测算法研究的综述报告.docx

文档介绍：该【高光谱图像异常检测算法研究的综述报告 】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【高光谱图像异常检测算法研究的综述报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。高光谱图像异常检测算法研究的综述报告高光谱图像异常检测是基于高光谱图像数据的异常检测问题。高光谱图像具有高维、高分辨率以及非线性等特点,给异常检测造成极大的挑战。本文将对高光谱图像异常检测算法进行综述,介绍常见的几种方法并对比其优缺点。。它利用先验知识和高斯分布来检测异常。假设我们已知正常像素分布并对异常的像素进行分类。常见的基于统计学的方法有最大值、最小值、平均值、中心极限定理和检测显著性等方法。然而,这些方法通常不能很好地处理高光谱图像异常检测问题。。主要包括欧氏距离、马氏距离、余弦距离和深度学****方法等。欧氏距离和马氏距离是常用的距离度量方法。余弦距离通常用于检测数据的方向性。深度学****方法可以学****数据的非线性特征,提高异常检测的准确率。然而,距离度量方法通常需要大量计算,会导致计算复杂度增加。。它可以有效地提取样本的本质特征,并检测低维子空间之外的异常像素。常见的子空间方法包括线性子空间、稀疏子空间和鲁棒子空间等。线性子空间方法是最简单的方法,通常只需针对数据进行简单处理即可。稀疏子空间方法可以提高检测精度,代价是计算复杂度增加。鲁棒子空间方法在保持较高精度的同时,对离群点具有很好的鲁棒性。,它可以将高光谱图像分割成多个连通域,并分析每个连通域的统计特征来检测异常。主要包括基于像素的分割和基于区域的分割。前者通常基于像素的距离或聚类分析进行,后者则需要先提取图像纹理和形状信息,再分析不同区域的特征。该方法的效果通常较好,但对于具有复杂纹理和形状的图像,效果会受到限制。综上所述,高光谱图像异常检测算法有多种,每种方法都有自己的优缺点。在实际应用中,我们需要根据具体的场景选择合适的算法,并结合其优点进行优化。