基于数字图像形态学理论的高光谱异常检测方法

摘要

本发明提供的是一种基于数字图像形态学理论的高光谱异常检测方法。首先采用扩展形态学的闭运算对高光谱图像进行波段特征提取以达到降维的目的。通过闭变换进行波段选择在去除冗余的同时，还能够平滑光谱数据，避免了波段信息的不连续，有效地结合了地物的空间信息与精细光谱和空间相关性的信息。再对降维后的高光谱图像信息进行异常检测，采用KRX算子对图像进行异常检测得到检测结果的灰度图像，再运用灰度形态学的面积闭开运算(ACO)，对检测结果进行滤波处理得到最后的检测结果。本发明不仅能与KRX算子结合使用，同时也可以和高光谱图像异常检测的其他算子结合使用。具有很强的可移植性，更易满足高光谱检测的需求。