高光谱目标检测利用训练好的背景字典稀疏表示代码

当使用训练好的背景字典进行高光谱目标检测时，可以使用稀疏表示的方法来对新的高光谱数据进行表示和检测。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import sparse_encode

def sparse_representation(data, dictionary):
    # 对输入数据进行稀疏表示
    sparse_codes = sparse_encode(data, dictionary)
    return sparse_codes

def anomaly_detection(data, dictionary, threshold):
    # 对输入数据进行稀疏表示
    sparse_codes = sparse_representation(data, dictionary)
    
    # 计算残差作为异常检测度量
    residual = np.linalg.norm(data - np.dot(dictionary, sparse_codes), axis=1)
    
    # 根据设定的阈值进行异常检测
    targets = residual > threshold
    
    return targets

在上述代码中，`sparse_representation`函数使用`sklearn.decomposition`模块中的`sparse_encode`函数来对输入数据进行稀疏表示。传入的参数包括待表示的数据`data`和训练好的背景字典`dictionary`。该函数返回稀疏表示系数`sparse_codes`。

`anomaly_detection`函数接收待检测的高光谱数据`data`、训练好的背景字典`dictionary`以及设定的阈值`threshold`作为输入。首先，调用`sparse_representation`函数获取输入数据的稀疏表示系数`sparse_codes`。然后，计算数据与字典乘积的残差，使用NumPy的`linalg.norm`函数计算2范数。最后，根据阈值将残差值与阈值进行比较，得到目标检测的结果`targets`。

需要注意的是，具体的使用方法和参数设置可能需要根据你的数据和需求进行适当的修改和调整。此外，稀疏表示方法在实际应用中可能需要进行正则化、降噪等处理，以提高目标检测的准确性和鲁棒性。