基于联合深度置信网络的高光谱图像异常目标检测方法

摘要

基于联合深度置信网络的高光谱图像异常目标检测方法，该方法基于深度置信网络实现，有效地利用了张量结构和低秩稀疏分解理论，展示出较好的异常检测效果。本发明包括：首先在高光谱图像中利用测试点张量和其DBNs重建误差进行异常检测；采用LRASMD获得高光谱图像的稀疏矩阵；在稀疏矩阵中，利用测试点张量和其DBNs重建误差进行异常检测；最后，采用JDBN检测器获得最终的异常检测结果。本发明无需对高光谱数据分布模型进行假设；采用了高光谱图像和其稀疏矩阵的联合模型，降低了低秩矩阵最大秩和稀疏矩阵基数的盲选取对检测结果的影响；利用测试点张量代替测试点向量，考虑空谱特性，使检测结果更可靠。