近日，西安電子科技大學物理學院周慧鑫教授團隊在高光譜異常檢測方向上取得進展，針對現(xiàn)有高光譜異常檢測方法沒有充分考慮像素之間的相似性，導致其背景重建精度低而影響檢測性能的問題，提出了一種基于像素關(guān)聯(lián)自編碼器的高光譜異常檢測方法。相關(guān)研究成果發(fā)表在International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation上。

高光譜圖像（HSI）因具備豐富的光譜分辨率特性，在遙感、環(huán)境監(jiān)測、精細農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域得到了廣泛的應用。其中高光譜異常檢測作為一種無監(jiān)督的目標檢測任務，在無目標光譜先驗知識的條件下，可實現(xiàn)高光譜數(shù)據(jù)中的目標預定位，因而具有很強的實際應用價值。

研究首先基于超像素距離估計引入字典構(gòu)建方法，為背景和局部異常構(gòu)建不同的字典。再將每個像素從原始HSI到背景字典和局部異常字典的相似性度量作為AE網(wǎng)絡輸入來實現(xiàn)像素相似性的識別，并提出建立了一種雙隱藏層特征相似性約束網(wǎng)絡來提高背景和異常目標的重建誤差，以此建立評分，從而實現(xiàn)了優(yōu)越的異常檢測性能。

像素關(guān)聯(lián)自編碼器的整體算法流程。（課題組供圖）