基于空谱背景重构的半监督高光谱异常检测

为了充分利用高光谱图像的空间和光谱信息，同时缓解训练样本不足的问题，提出一种融合空谱特征的半监督高光谱异常检测模型。首先使用无监督聚类自动构建空谱背景数据集用于网络的训练。然后构建基于自动编码器和生成对抗网络的空谱双路模型分别用于背景光谱特征的学习和波段信息的重建，空间支路同时使用滤波器增大背景和异常间的差异，两路分别得到光谱异常分数和波段异常值。最后融合空谱特征得到异常检测图。在真实高光谱图像上验证该方法的有效性，实验结果表明，该方法优于传统的异常检测方法，平均检测精度达到99.55%。