稀疏表示高光谱异常检测算法python代码

稀疏表示高光谱异常检测算法的Python代码如下所示：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import OrthogonalMatchingPursuit

def sparse_rep(data, dictionary):
    omp = OrthogonalMatchingPursuit(n_nonzero_coefs=5)
    omp.fit(dictionary, data)
    coef = omp.coef_
    return coef

def anomaly_detection(data, dictionary):
    coef = sparse_rep(data, dictionary)
    residual = np.linalg.norm(data - np.dot(dictionary, coef))
    return residual

# 假设有100个高光谱样本，每个样本有200个波段
spectra = np.random.rand(100, 200)
# 假设现在有20个正常样本，用来构建字典
normal_spectra = spectra[0:20, :]
# 构造字典
dictionary = np.transpose(normal_spectra)
# 假设现在有一个新的样本，用来检测是否异常
new_spectra = spectra[21, :]
# 异常检测
residual = anomaly_detection(new_spectra, dictionary)
if residual > threshold:
    print('该样本为异常样本')
else:
    print('该样本为正常样本')

上面的代码中，`sparse_rep`函数使用正交匹配追踪算法（Orthogonal Matching Pursuit）对数据进行稀疏表示，`anomaly_detection`函数计算新样本与字典的残差，并与事先设置的阈值进行比较，从而判断该样本是否为异常样本。