基于空谱联合的高光谱异常检测算法

鞠荟荟; 刘志刚; 汪洋

doi:doi:10.3788/LOP55.122801

激光与光电子学进展, 2018, 55 (12): 122801, 网络出版: 2019-08-01

基于空谱联合的高光谱异常检测算法下载： 1140次

Hyperspectral Anomaly Detection Algorithm Based on Combination of Spectral and Spatial Information

鞠荟荟刘志刚 ^*汪洋

作者单位

火箭军工程大学核工程学院, 陕西西安 710025

图 & 表

图 1. 计算像素光谱异常指数和空间异常指数示意图

Fig. 1. Illustration of calculating pixel's spectral anomaly index and spatial structure anomaly index

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图 2. SSAD算法流程图

Fig. 2. Flow chart of SSAD algorithm

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图 3. 实验数据1。(a)图像第130波段的灰度图;(b)目标的空间分布图

Fig. 3. Experimental data 1. (a) Grey-scale map of the 130th band image; (b) spatial distribution map of targets

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图 4. 实验数据2。(a)图像第30波段的灰度图;(b)目标的空间分布图

Fig. 4. Experimental data 2. (a) Grey-scale map of the 30th band image; (b) spatial distribution map of targets

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图 5. 实验数据3。(a)图像第100波段的灰度图;(b)目标的空间分布图

Fig. 5. Experimental data 3. (a) Grey-scale map of the 100th band image; (b) spatial distribution map of targets

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图 6. 不同异常检测算法在实验数据1上的检测结果对比。(a) RX算法;(b) CRD算法;(c) LSMAD算法;(d) SSAD算法

Fig. 6. Comparison of detection results on data 1 with different anomaly detection algorithms. (a) RX algorithm; (b) CRD algorithm; (c) LSMAD algorithm; (d) SSAD algorithm

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图 7. 不同异常检测算法在实验数据2上的检测结果对比。(a) RX算法;(b) CRD算法;(c) LSMAD算法;(d) SSAD算法

Fig. 7. Comparison of detection results on data 2 with different anomaly detection algorithms. (a) RX algorithm; (b) CRD algorithm; (c) LSMAD algorithm; (d) SSAD algorithm

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图 8. 不同异常检测算法在实验数据3上的检测结果对比。(a) RX算法;(b) CRD算法;(c) LSMAD算法;(d) SSAD算法

Fig. 8. Comparison of detection results on data 3 with different anomaly detection algorithms. (a) RX algorithm; (b) CRD algorithm; (c) LSMAD algorithm; (d) SSAD algorithm

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图 9. 各异常检测算法的ROC曲线对比。(a)实验数据1;(b)实验数据2;(c)实验数据3

Fig. 9. Comparison of ROC curves for different anomaly detection algorithms. (a) Data 1; (b) data 2; (c) data 3

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表 1窗口大小对SSAD算法检测性能的影响

Table1. Effect of inner window size on SSAD algorithm detection performance

Inner windowsize /(pixel×pixel)	Data 1		Data 2		Data 3
Inner windowsize /(pixel×pixel)	AUC	Execution time /s	AUC	Execution time /s	AUC	Execution time /s
3×3	0.9912	13.93	0.9042	9.862	0.9998	7.010
5×5	0.9960	16.10	0.8633	11.30	0.9997	8.039
7×7	0.9960	18.70	0.7949	13.20	0.9993	9.315
9×9	0.9949	21.77	0.7151	15.64	0.9993	10.85
11×11	0.9943	25.60	0.6470	18.17	0.9989	12.52

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表 2各异常检测算法的AUC值和运行时间

Table2. AUC and execution time of different anomaly detection algorithms

Algorithm	Data 1		Data 2		Data 3
Algorithm	AUC	Execution time /s	AUC	Execution time /s	AUC	Execution time /s
RX	0.8003	2.488	0.7073	1.670	0.9983	1.280
CRD	0.9931	585.6	0.9260	102.6	0.9962	63.09
LSMAD	0.8820	8.401	0.4121	6.930	0.9995	3.766
SSAD	0.9960	16.10	0.9042	9.886	0.9998	7.010

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鞠荟荟, 刘志刚, 汪洋. 基于空谱联合的高光谱异常检测算法[J]. 激光与光电子学进展, 2018, 55(12): 122801. Huihui Ju, Zhigang Liu, Yang Wang. Hyperspectral Anomaly Detection Algorithm Based on Combination of Spectral and Spatial Information[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2018, 55(12): 122801.

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图 1. 计算像素光谱异常指数和空间异常指数示意图

Fig. 1. Illustration of calculating pixel's spectral anomaly index and spatial structure anomaly index

图 2. SSAD算法流程图

Fig. 2. Flow chart of SSAD algorithm

图 3. 实验数据1。(a)图像第130波段的灰度图;(b)目标的空间分布图

Fig. 3. Experimental data 1. (a) Grey-scale map of the 130th band image; (b) spatial distribution map of targets

图 4. 实验数据2。(a)图像第30波段的灰度图;(b)目标的空间分布图

Fig. 4. Experimental data 2. (a) Grey-scale map of the 30th band image; (b) spatial distribution map of targets

图 5. 实验数据3。(a)图像第100波段的灰度图;(b)目标的空间分布图

Fig. 5. Experimental data 3. (a) Grey-scale map of the 100th band image; (b) spatial distribution map of targets

图 6. 不同异常检测算法在实验数据1上的检测结果对比。(a) RX算法;(b) CRD算法;(c) LSMAD算法;(d) SSAD算法

Fig. 6. Comparison of detection results on data 1 with different anomaly detection algorithms. (a) RX algorithm; (b) CRD algorithm; (c) LSMAD algorithm; (d) SSAD algorithm

图 7. 不同异常检测算法在实验数据2上的检测结果对比。(a) RX算法;(b) CRD算法;(c) LSMAD算法;(d) SSAD算法

Fig. 7. Comparison of detection results on data 2 with different anomaly detection algorithms. (a) RX algorithm; (b) CRD algorithm; (c) LSMAD algorithm; (d) SSAD algorithm

图 8. 不同异常检测算法在实验数据3上的检测结果对比。(a) RX算法;(b) CRD算法;(c) LSMAD算法;(d) SSAD算法

Fig. 8. Comparison of detection results on data 3 with different anomaly detection algorithms. (a) RX algorithm; (b) CRD algorithm; (c) LSMAD algorithm; (d) SSAD algorithm

图 9. 各异常检测算法的ROC曲线对比。(a)实验数据1;(b)实验数据2;(c)实验数据3

Fig. 9. Comparison of ROC curves for different anomaly detection algorithms. (a) Data 1; (b) data 2; (c) data 3

表 1窗口大小对SSAD算法检测性能的影响

Table1. Effect of inner window size on SSAD algorithm detection performance

表 2各异常检测算法的AUC值和运行时间

Table2. AUC and execution time of different anomaly detection algorithms

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Fig. 3. Experimental data 1. (a) Grey-scale map of the 130th band image; (b) spatial distribution map of targets

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Fig. 4. Experimental data 2. (a) Grey-scale map of the 30th band image; (b) spatial distribution map of targets

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图 7. 不同异常检测算法在实验数据2上的检测结果对比。(a) RX算法;(b) CRD算法;(c) LSMAD算法;(d) SSAD算法

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Fig. 8. Comparison of detection results on data 3 with different anomaly detection algorithms. (a) RX algorithm; (b) CRD algorithm; (c) LSMAD algorithm; (d) SSAD algorithm

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Fig. 9. Comparison of ROC curves for different anomaly detection algorithms. (a) Data 1; (b) data 2; (c) data 3

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