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题名结合注意力机制的自监督高光谱图像异常检测
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作者
陈婷婷
胡兴
刘德权
蒋林华
张大伟
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
云南省科学技术院
华北科技学院
巴黎高等电子学院-索邦联合实验室
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出处
《上海理工大学学报》
北大核心
2025年第1期45-53,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62175037)
云南省科技厅科技人才与平台计划(202305AF150143)。
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文摘
高光谱图像异常检测广泛应用于农业、军事、地质、生物等领域。针对高光谱异常检测中数据样本少和空谱特性利用不足的问题,提出了一种结合注意力机制的自监督高光谱图像异常检测算法。首先,通过2D卷积自监督网络提取高光谱图像的光谱特征和空间特征来重构背景,引入注意力机制自适应的学习特征通道权重,实现特征优化;其次,考虑背景重构后图像信息量的减少问题,在损失函数中引入图像信息熵对特征编码进行约束,改善网络性能;最后,使用马氏距离实现异常值计算。将所提算法在两组来自不同场景的高光谱图像数据集上进行实验,并与7种同类算法进行了对比。结果表明,该算法在检测结果的AUC指标上均取得了最高值。
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关键词
高光谱图像
异常检测
自监督网络
注意力机制
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Keywords
hyperspectral image
anomaly detection
self-supervised network
attention mechanism
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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