空谱联合异常检测：一种高光谱图像新方法

"基于空谱联合的高光谱异常检测算法" 本文提出了一种创新的高光谱图像异常检测方法，旨在解决传统算法只关注光谱差异而忽视空间结构差异导致的检测效果不佳的问题。该算法的核心是结合光谱和空间信息来提高异常检测的准确性。首先，算法在每个波段进行异常检测，通过建立双窗机制来评估待测像素与背景之间的光谱差异。双窗计算方法有助于量化光谱异常程度，其中内窗用于保持空间结构信息。 接着，算法利用内窗作为待测像素的空间结构窗口，在背景中寻找与其具有相似空间结构的窗口，并计算两者之间的差异，以此来度量空间结构异常。通过结合光谱异常和空间异常的度量，可以得到待测像素相对于背景的总异常指数。最后，遍历整个高光谱图像，将所有波段的异常指数对应相加，得到最终的异常检测结果。 实验证明，与现有异常检测算法相比，该方法能够显著降低虚警率，即误报的可能性，同时表现出良好的噪声抑制能力。这使得该算法在复杂环境下的高光谱图像分析中具有更高的实用价值。应用领域包括遥感、军事侦察、环境监测等，对于识别隐藏的目标或异常现象具有重要意义。 关键词：遥感、高光谱图像、异常检测、光谱异常、空间结构异常 该研究对于高光谱图像处理领域的贡献在于引入了空间结构信息的考虑，这不仅增强了异常检测的精度，也提高了算法的鲁棒性。未来的研究可能会进一步优化这种空谱联合的策略，例如通过深度学习或其他高级数据分析技术来提升检测性能，并扩展到更大规模的数据集。