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3D卷積自動編碼網(wǎng)絡(luò)的高光譜異常檢測

     
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摘要

高光譜圖像包含豐富的地物光譜信息,在遙感圖像領(lǐng)域有著巨大的發(fā)展前景。高光譜圖像異常檢測無需任何先驗(yàn)光譜信息,便可檢測出圖像中的異常目標(biāo)。因此,在國防軍事和民用領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用,是現(xiàn)階段高光譜圖像處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。然而,高光譜圖像存在數(shù)據(jù)復(fù)雜、冗余性強(qiáng)、未標(biāo)記以及樣本數(shù)量少等特點(diǎn),這給高光譜圖像異常檢測帶來了很大的挑戰(zhàn)。尤其是在深度學(xué)習(xí)中,往往需要大量的圖像數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,這對高光譜圖像來說很難獲得。針對現(xiàn)有大多數(shù)算法對高光譜圖像自適應(yīng)性不強(qiáng)和空間-光譜信息利用不足的問題,提出一種基于3D卷積自動編碼網(wǎng)絡(luò)的高光譜異常檢測算法,可以在少量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的前提下,有效利用高光譜圖像信息,學(xué)習(xí)更加有判別性的特征表達(dá),提高檢測精度。首先,通過3D卷積、 3D池化和3D歸一化等步驟設(shè)計(jì)3D卷積網(wǎng)絡(luò),進(jìn)而提取高光譜圖像的空間-光譜結(jié)構(gòu)特征。然后,將3D卷積網(wǎng)絡(luò)和3D反卷積網(wǎng)絡(luò)分別嵌入自動編碼網(wǎng)絡(luò)的編碼器和解碼器,通過最小化結(jié)合均方差和光譜角距離的重構(gòu)誤差進(jìn)行背景重構(gòu)。最后,利用原始高光譜圖像待測像元與重構(gòu)的背景圖像之間的馬氏距離進(jìn)行異常檢測。該算法可以在無先驗(yàn)信息的情況下,自動訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中的所有參數(shù),以無監(jiān)督的方式學(xué)習(xí)高光譜圖像的有效特征并進(jìn)行背景重構(gòu)。為證明算法的有效性,利用截取來自三組真實(shí)高光譜數(shù)據(jù)集的九個(gè)圖像進(jìn)行異常檢測,并與RX,SRX,CRD,UNRS和LRASR五種算法進(jìn)行對比。結(jié)果表明,與現(xiàn)有的其他算法相比,該算法可以在復(fù)雜程度不同的高光譜圖像背景下可以保持較高的檢測效果和準(zhǔn)確率。

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