一种改进PCA与IHS融合的高光谱图像异常检测算法

来源：计算机工程与科学杂志2016年第4期北京时间：

作者：江铁成

单位：（1.安徽大学艺术与传媒学院，安徽 合肥 230011；2.安徽广播影视职业技术学院，安徽 合肥 230011）

摘要：高光谱图像空间分辨率不足容易导致异常检测虚警率过高，针对此提出了一种新的异常检测算法。算法首先利用主成分分析PCA对低分辨率高光谱图像进行主成分提取，然后对所提取的主成分和高分辨率图像分别进行IHS变换，分别得到各自的强度分量。运用IHS变换的可逆性，将高光谱数据新的强度分量与原色度分量H和饱和度分量S进行IHS逆变换，得到空间信息增强的高光谱图像数据，最后使用改进的KwRX算法对空间信息增强的高光谱图像数据进行异常检测。仿真实验表明，与KRX算法、PCAKRX算法相比，本算法在检测目标像素数和虚警个数上都有较大的改善，说明了本算法的的有效性和可行性。

关键词：高光谱图像融合,异常检测,PCA,IHS,KRX算法,

基金资助：安徽省自然科学重点项目(SK2014A447,KJ2016A127)