字典学习稀疏表示的高光谱图像异常检测

摘要

针对稀疏表示高光谱检测算法性能受背景字典影响较大的问题,充分利用高光谱图像空间信息和光谱主成分信息,提出了一种基于字典学习的稀疏表示异常检测算法.首先利用主成分分析提取高光谱数据的主特征,建立目标主成分空间,并证明了在主成分空间进行字典学习稀疏重构的可行性;然后在主成分空间内构造基于K-SVD算法的训练字典,改善了背景字典性能;采用正交匹配算法重构主成分分量,利用主成分分析反变换得到待检测像元重构光谱,增强了高光谱图像的局部异常特性;最后,基于重构误差异常特性实现高光谱图像异常检测.仿真结果证明了该方法的有效性.