基于記憶驅(qū)動(dòng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像異常檢測(cè)

基于記憶驅(qū)動(dòng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像異常檢測(cè)基于記憶驅(qū)動(dòng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像異常檢測(cè)

引言

高光譜圖像異常檢測(cè)是遙感圖像處理中的重要問(wèn)題，它在農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、城市規(guī)劃等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。由于高光譜圖像具有高維度和復(fù)雜的特征表示，傳統(tǒng)的異常檢測(cè)方法無(wú)法滿足精確的檢測(cè)需求。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)的興起，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法在高光譜圖像異常檢測(cè)中取得了顯著的成果。本文將介紹一種基于記憶驅(qū)動(dòng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像異常檢測(cè)方法。

一、相關(guān)概念與方法

1.1高光譜圖像

高光譜圖像是一種通過(guò)采集物體在不同波段上的能量反射來(lái)獲取的圖像。相比于傳統(tǒng)的彩色圖像，高光譜圖像包含更多的波段信息，可以提供更加詳細(xì)和精確的物體描述。然而，由于數(shù)據(jù)維度高、噪聲干擾大，高光譜圖像的異常檢測(cè)成為了一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。

1.2深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種通過(guò)多個(gè)神經(jīng)元層次相互連接構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。它可以通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的組織方式來(lái)提取復(fù)雜的特征表示，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的精確分類和識(shí)別。在高光譜圖像異常檢測(cè)中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效地提取高維度特征，并通過(guò)學(xué)習(xí)異常樣本的表示來(lái)實(shí)現(xiàn)異常檢測(cè)的目標(biāo)。

1.3記憶驅(qū)動(dòng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

記憶驅(qū)動(dòng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種通過(guò)學(xué)習(xí)和存儲(chǔ)樣本信息的網(wǎng)絡(luò)模型。它在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過(guò)程中，通過(guò)考慮樣本之間的相似度和差異性，將并行存儲(chǔ)的樣本進(jìn)行編碼和解碼，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本的存儲(chǔ)和檢索。在高光譜圖像異常檢測(cè)中，記憶驅(qū)動(dòng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以幫助網(wǎng)絡(luò)記住正常樣本的特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)異常樣本的準(zhǔn)確區(qū)分。

二、基于記憶驅(qū)動(dòng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像異常檢測(cè)方法

2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

在高光譜圖像異常檢測(cè)中，首先需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)去噪、特征提取和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等。去噪處理可以采用傳統(tǒng)的濾波算法或者基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的去噪方法。特征提取步驟可以使用一些經(jīng)典的特征選擇算法，如主成分分析（PCA）或者線性鑒別分析（LDA）。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為零均值和單位方差，使得數(shù)據(jù)具有更好的可比性和可解釋性。

2.2記憶驅(qū)動(dòng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

記憶驅(qū)動(dòng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練主要包括三個(gè)步驟：編碼、解碼和存儲(chǔ)。編碼過(guò)程使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將高維度的高光譜圖像樣本映射到低維度的特征空間。解碼過(guò)程則將低維度特征重構(gòu)成原始的高光譜圖像。存儲(chǔ)過(guò)程則通過(guò)比較編碼和解碼結(jié)果的差異性，確定樣本是否異常。在訓(xùn)練過(guò)程中，需要充分利用已知的正常樣本，不斷優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。

2.3高光譜圖像異常檢測(cè)

在訓(xùn)練完成后，可以使用記憶驅(qū)動(dòng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行高光譜圖像的異常檢測(cè)。具體步驟如下：首先，將待檢測(cè)的高光譜圖像輸入網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)編碼和解碼的過(guò)程得到重構(gòu)圖像。然后，通過(guò)計(jì)算重構(gòu)圖像和原始圖像的差異性，得到異常圖像。最后，根據(jù)設(shè)定的閾值，將異常圖像與正常圖像進(jìn)行區(qū)分，實(shí)現(xiàn)對(duì)異常樣本的檢測(cè)。

三、實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證基于記憶驅(qū)動(dòng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像異常檢測(cè)方法的有效性，我們?cè)诙鄠€(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法相比于傳統(tǒng)的異常檢測(cè)方法具有更高的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性。通過(guò)記憶驅(qū)動(dòng)的訓(xùn)練方式，網(wǎng)絡(luò)可以更好地區(qū)分正常樣本和異常樣本，并準(zhǔn)確地檢測(cè)出異常。

總結(jié)

本文提出了一種基于記憶驅(qū)動(dòng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像異常檢測(cè)方法。該方法通過(guò)學(xué)習(xí)和存儲(chǔ)樣本信息，可以有效地提取高維度特征，并實(shí)現(xiàn)對(duì)異常樣本的準(zhǔn)確檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有較高的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性，在高光譜圖像異常檢測(cè)中具有廣泛的應(yīng)用前景。未來(lái)，我們將進(jìn)一步優(yōu)化記憶驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并拓展到其他遙感圖像處理任務(wù)中本文提出了一種基于記憶驅(qū)動(dòng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像異常檢測(cè)方法。通過(guò)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)并利用編碼和解碼的過(guò)程進(jìn)行圖像重構(gòu)，我們可以計(jì)算出重構(gòu)圖像與原始圖像之間的差異性，并根據(jù)設(shè)定的閾值進(jìn)行異常圖像的判斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法相比傳統(tǒng)的異常檢測(cè)方法具有更高的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性。通過(guò)記憶驅(qū)動(dòng)的訓(xùn)練方式，網(wǎng)絡(luò)可以更好地區(qū)分正常樣本和異常樣本，并準(zhǔn)確地檢測(cè)出異常。這種方法在高光譜圖像異