本發(fā)明涉及高光譜圖像處理?，尤其涉及一種大核中心塊掩碼卷積高分高光譜異常檢測方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、高光譜圖像（hyperspectral?imaging，hsi）的異常檢測作為高光譜圖像處理過程中的重要環(huán)節(jié)之一，不需要利用先驗的光譜信息，就可以探測到場景中的異常目標(biāo)，具有很高的應(yīng)用價值和廣闊的應(yīng)用范圍，例如，高光譜傳感器可以安裝在無人機上，在地面上空一定高度對地面物體進(jìn)行探測，由此獲得的hsi的空間分辨率也比以往更高。

2、相關(guān)技術(shù)中，圖像異常檢測任務(wù)中的異常目標(biāo)與大部分的背景地物相比，通常呈現(xiàn)以下特征：空間尺寸較小、所占比例較小和光譜特征存在一定差異性；而常用的檢測算法一般先通過鄰域背景信息進(jìn)行圖像重構(gòu)，由于異常目標(biāo)光譜特性與背景差異較大，重構(gòu)結(jié)果往往只保留了背景，異常則表現(xiàn)為重構(gòu)誤差，導(dǎo)致檢測結(jié)果不準(zhǔn)確；另外，采用基于盲點網(wǎng)絡(luò)的異常檢測算法是采用小領(lǐng)域的重構(gòu)策略，但由于高分辨率高光譜圖hrhsi的目標(biāo)尺寸遠(yuǎn)大于中低分辨率hsi的目標(biāo)尺寸，只依靠小領(lǐng)域的信息很容易造成大目標(biāo)的重構(gòu)，從而導(dǎo)致漏檢，進(jìn)而導(dǎo)致圖像異常檢測結(jié)果不準(zhǔn)確。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種大核中心塊掩碼卷積高分高光譜異常檢測方法及裝置，用以解決現(xiàn)有技術(shù)通過鄰域背景信息進(jìn)行圖像重構(gòu)的重構(gòu)結(jié)果不準(zhǔn)確，而采用基于盲點網(wǎng)絡(luò)的異常檢測算法容易造成大目標(biāo)的重構(gòu)，從而導(dǎo)致漏檢的缺陷，提高了圖像異常檢測結(jié)果的準(zhǔn)確率。

2、本發(fā)明提供一種大核中心塊掩碼卷積高分高光譜異常檢測方法，包括：

3、對待檢測高分辨率高光譜圖像進(jìn)行像素洗牌下采樣，得到多個子圖像；

4、基于重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)對所述多個子圖像進(jìn)行圖像重構(gòu)，得到重構(gòu)后的圖像；其中，所述重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)通過以樣本高分辨率高光譜圖像為訓(xùn)練樣本，以優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為損失函數(shù)對生成器進(jìn)行迭代訓(xùn)練得到；所述優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)用于降低所述樣本高分辨率高光譜圖像中的潛在異常像素所在位置的權(quán)重；

5、將所述重構(gòu)后的圖像進(jìn)行像素洗牌逆采樣，得到所述待檢測高分辨率高光譜圖像對應(yīng)的重構(gòu)圖像，根據(jù)所述重構(gòu)圖像對應(yīng)的差分圖像中全部像元對應(yīng)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算出各像元的異常分?jǐn)?shù)，并根據(jù)所述各像元的異常分?jǐn)?shù)確定圖像異常探測結(jié)果。

6、根據(jù)本發(fā)明提供的一種大核中心塊掩碼卷積高分高光譜異常檢測方法，所述重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)通過如下步驟訓(xùn)練得到：

7、對所述樣本高分辨率高光譜圖像進(jìn)行像素洗牌下采樣，得到多個樣本子圖像；

8、將所述多個樣本子圖像輸入至所述重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，采用adam算法并根據(jù)所述優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)更新所述生成器的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，在更新次數(shù)達(dá)到最大迭代次數(shù)或者所述生成器收斂的情況下，得到所述重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)；所述重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)

9、所述優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)通過所述生成器的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)、多個樣本子圖像集合和重構(gòu)后的樣本子圖像集合確定。

10、根據(jù)本發(fā)明提供的一種大核中心塊掩碼卷積高分高光譜異常檢測方法，所述生成器包括大核中心塊掩碼卷積模塊、通道注意力機制eca模塊和擴(kuò)張卷積重構(gòu)模塊；

11、所述大核中心塊掩碼卷積模塊用于對從高分辨率高光譜圖像中獲取大尺度的周圍背景信息進(jìn)行像素重構(gòu)，得到背景特征圖；

12、所述eca模塊用于對所述背景特征圖進(jìn)行一維卷積，得到新的特征圖，所述新的特征圖中每個波段的信息均為所述背景特征圖中相同位置的波段及臨近波段的線性組合；

13、所述擴(kuò)張卷積重構(gòu)模塊用于在根據(jù)新的特征圖進(jìn)行圖像重構(gòu)的情況下，采用與所述高分辨率高光譜圖像對應(yīng)位置的像素擬合背景信息，得到重構(gòu)后的圖像。

14、根據(jù)本發(fā)明提供的一種大核中心塊掩碼卷積高分高光譜異常檢測方法，所述優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)通過下式表示：

15、；

16、其中，為所述優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的值；為所述生成器，為所述生成器的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，為所述生成器的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，為多個樣本子圖像集合?，其中n樣本子圖像中像元個數(shù)，l為波段數(shù)，p為樣本子圖像的空間尺寸，為重構(gòu)后的樣本子圖像集合；||||1為l1范數(shù)運算。

17、根據(jù)本發(fā)明提供的一種大核中心塊掩碼卷積高分高光譜異常檢測方法，所述根據(jù)所述重構(gòu)圖像對應(yīng)的差分圖像中全部像元對應(yīng)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算出各像元的異常分?jǐn)?shù)包括：

18、對所述待檢測高分辨率高光譜圖像與所述重構(gòu)圖像進(jìn)行差分處理，得到所述差分圖像；

19、計算所述差分圖像中所有像元的均值和協(xié)方差，并根據(jù)所述均值和所述協(xié)方差計算出各像元的l2距離和馬氏距離；

20、計算所述各像元的l2距離和所述馬氏距離的均值確定所述異常分?jǐn)?shù)。

21、根據(jù)本發(fā)明提供的一種大核中心塊掩碼卷積高分高光譜異常檢測方法，所述對待檢測高分辨率高光譜圖像進(jìn)行像素洗牌下采樣，得到多個多個子圖像包括：

22、對所述待檢測高分辨率高光譜圖像按照異常目標(biāo)的區(qū)域面積進(jìn)行拆分，得到所述多個子圖像；不同的子圖像包括所述異常目標(biāo)的不同部分。

23、本發(fā)明還提供一種大核中心塊掩碼卷積高分高光譜異常檢測裝置，包括：

24、圖像采樣模塊，用于對待檢測高分辨率高光譜圖像進(jìn)行像素洗牌下采樣，得到多個子圖像；

25、圖像重構(gòu)模塊，用于基于重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)對所述多個子圖像進(jìn)行圖像重構(gòu)，得到重構(gòu)后的圖像；其中，所述重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)通過以樣本高分辨率高光譜圖像為訓(xùn)練樣本，以優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為損失函數(shù)對生成器進(jìn)行迭代訓(xùn)練得到；所述優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)用于降低所述樣本高分辨率高光譜圖像中的潛在異常像素所在位置的權(quán)重；

26、檢測模塊，用于將所述重構(gòu)后的圖像進(jìn)行像素洗牌逆采樣，得到所述待檢測高分辨率高光譜圖像對應(yīng)的重構(gòu)圖像，根據(jù)所述重構(gòu)圖像對應(yīng)的差分圖像中全部像元對應(yīng)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算出各像元的異常分?jǐn)?shù)，并根據(jù)所述各像元的異常分?jǐn)?shù)確定圖像異常探測結(jié)果。

27、本發(fā)明還提供一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)如上述任一種所述大核中心塊掩碼卷積高分高光譜異常檢測方法。

28、本發(fā)明還提供一種非暫態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述任一種所述大核中心塊掩碼卷積高分高光譜異常檢測方法。

29、本發(fā)明還提供一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述任一種所述大核中心塊掩碼卷積高分高光譜異常檢測方法。

30、本發(fā)明提供的大核中心塊掩碼卷積高分高光譜異常檢測方法及裝置，通過對待檢測高分辨率高光譜圖像進(jìn)行像素洗牌下采樣，得到多個子圖像；基于重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)對多個子圖像進(jìn)行圖像重構(gòu)，得到重構(gòu)后的圖像；將重構(gòu)后的圖像進(jìn)行像素洗牌逆采樣，得到待檢測高分辨率高光譜圖像對應(yīng)的重構(gòu)圖像，根據(jù)重構(gòu)圖像對應(yīng)的差分圖像中全部像元對應(yīng)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算出各像元的異常分?jǐn)?shù)，并根據(jù)各像元的異常分?jǐn)?shù)確定圖像異常探測結(jié)果，本發(fā)明所述方法充分利用大尺度領(lǐng)域背景信息甚至是全局信息用以進(jìn)行重構(gòu)，并且結(jié)合像素洗牌下采樣操作，從而實現(xiàn)對大尺度異常目標(biāo)的異常檢測，提高了高分辨率高光譜圖像異常檢測準(zhǔn)確率。