采用背景抑制和自適應閾值分割的高光譜異常目標檢測

趙春暉，王佳，王玉磊

(哈爾濱工程大學 信息與通信工程學院，黑龍江 哈爾濱 150001)

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采用背景抑制和自適應閾值分割的高光譜異常目標檢測

趙春暉，王佳，王玉磊

(哈爾濱工程大學 信息與通信工程學院，黑龍江 哈爾濱 150001)

摘要：高光譜圖像小目標異常檢測存在著大面積背景異常的干擾，直接采用傳統的閾值分割方法會產生較高的虛警。針對核RX異常檢測算法存在較大面積背景干擾的現象，結合形態學濾波方法提取大面積背景雜波干擾并對其進行抑制，濾除背景干擾。然后采用自適應閾值方法對處理后的灰度值圖像進行異常目標的分離。仿真實驗結果表明，該方法較好地實現了對大面積背景干擾的抑制和對異常目標的保持，改善了現有的核RX算法用于高光譜異常檢測的性能。

關鍵詞：高光譜圖像；背景抑制；形態學濾波；異常檢測；自適應閾值

隨著遙感技術的發展，高光譜遙感圖像的應用越來越廣泛[1]，目標檢測是高光譜圖像應用的主要方面。根據是否需要先驗知識，現有目標檢測技術可分為需要先驗目標或背景信息的目標檢測算法和不需要任何先驗信息的異常探測算法。實際應用中由于缺少完備的光譜數據庫和準確的反射率反演算法，先驗光譜信息的獲取變得非常困難，因此不需要事先已知先驗知識的異常檢測具有較強的實用性，符合實際的需求，因而成為遙感應用研究的重點[2]。

RX算法[3]是目前較為廣泛使用的異常檢測方法之一，RX算法是源自多光譜圖像檢測的經典算法，最早由Reed和Xiaoli Yu提出來的?！?br>