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摘要
本发明公开了一种基于对抗自编码网络的高光谱图像异常检测方法,主要解决现有技术中计算复杂及检测精确度不高的问题。其实现方案是：1)利用像素更新方法制作高光谱图像训练数据集；2)将训练数据集输入生成对抗网络训练,提取训练数据集的光谱特征；3)利用波段融合和属性滤波方法处理光谱特征,得到训练数据集的空间特征；4)利用空间特征增强原始高光谱图像中的异常目标；5)利用RX检测器公式计算增强异常目标之后的高光谱图像光谱向量的异常值；6)根据异常值得到检测结果。本发明能获取高光谱图像中更丰富的潜在信息,增加图像中异常目标和复杂背景的差距,具有计算简单、检测精度高的优点,可用于对高光谱图像中异常目标的检测。
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