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High-Spectral Anomaly Detection: 该代码实现基于正则子空间方法和协同表示的高光谱图像异常检测...

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简介：
高光谱异常检测系统，提供基于matlab代码（LSAD-CR-IDW和LSUNRSORAD算法）的解决方案。关于该项目的详细信息，请参考我们发表的学术论文：[共同第一作者]提出。为了顺利运行此项目，需要安装Matlab R2018b版本及其他相关研究成果[1]（tanh坤, 苏增福侯, Dongelei马云, 虞陈, 钱渡. 遥感. 2019, 11(13): 1578）。此外，还有其他相关文献[2]（侯增福, 李伟, 高连如, 张兵, 马鹏格和孙俊林. (2020) [口服]）以及[3]（侯增福, 李伟, 陶然, 马鹏哥和石卫华. 中国科学信息科学. 2020年）。为了方便查阅，我们还在个人网站上提供了相关资源：Github网站： ://zephyrhours.github.io/；个人博客网站： ://zephyrhoublog.ml/（请注意，该网站将于2021年5月15日停止更新！），以及中文博客： ://blog.

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  • Hyperspectral Anomaly Detection: 本代码采用正则子空间方法与协同表示进行高光谱图像异常检测...
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    简介：该代码利用正则子空间和协同表示技术实现高光谱图像中的异常检测，为遥感领域提供了高效的分析工具。 高光谱异常检测：这是用于高光谱异常检测的MATLAB代码（LSAD-CR-IDW和LSUNRSORAD算法）。有关此项目的更多信息，请参阅我们的论文： [共同第一作者] 先决条件：Matlab R2018b 其他相关论文： [1] tanh坤，苏增福侯，Dongelei马云，虞陈，钱渡。 [J]. 遥感，2019，11（13）：1578. [第一作者] [2] 侯增福，李伟，高连如，张兵，马鹏格和孙俊林。（2020） [3] 侯增福，李伟，陶然，马鹏哥和石卫华。中国科学信息科学。2020年。 我的个人网站： 1. Github网站 2. Personal Websie（此网站将于2021年5月15日停用！） 3. 中文博客
  • 基于联合空间预处理和谱聚类的协同稀疏高光谱异常检测
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    本研究提出了一种结合联合空间预处理与谱聚类的协同稀疏模型，用于提升高光谱图像中的异常目标检测精度。该方法通过优化特征表示来增强异常检测能力，并在实验中验证了其有效性。 为解决稀疏表示在高光谱图像异常目标检测中的低效率问题，本段落基于高光谱成像原理及图像结构特性，充分利用其空间特性和光谱特征，并建立两者间的协同处理机制，提出了一种联合空间预处理与谱聚类的协同稀疏方法用于高光谱图像中异常目标的检测。首先对高光谱图像的空间属性进行分析并结合其光谱信息实施空间预处理，以提高异常目标识别效果；采用基于图划分原理的谱聚类技术来分割波段子集，该算法具备快速收敛至全局最优解的优势；进而利用创新的空间和光谱协同稀疏差异指数方法对各子集执行异常检测任务。这种协同稀疏方式充分考虑了高光谱图像中空间与光谱特征，并通过对每个波段子集的检测结果进行叠加来得出最终的整体异常目标位置。 实验部分采用真实的AVIRIS高光谱数据和合成的数据进行了算法验证及效果分析，表明所提出的方法具有良好的稳健性和较高的检测精度以及较低的误报率。
  • 关于改进协同表示的高光谱图像异常检测算法的研究论文.pdf
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    该研究论文提出了一种基于改进协同表示的高光谱图像异常检测新方法，旨在提升复杂背景下的异常目标识别精度和鲁棒性。 针对协同表示的高光谱图像异常检测算法中存在的问题——当双窗口中心为异常像元且背景字典包含同种类型的异常像元时，中心像素的输出值较小，难以与背景区分的问题，提出了一种改进版的协同表示方法用于高光谱图像中的异常检测。为了减少背景字典中异常像元的影响权重，我们通过调整原子与其均值之间距离的方式来优化原子权重设置，从而在上述情况下增加了中心像素的输出值。实验结果表明，在不同的双窗口配置下，该算法都能取得良好的检测效果，证明了其有效性。
  • 基于MATLAB的高光谱异常检测RX算子实现
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    本研究利用MATLAB软件平台，实现了高光谱图像中的RX异常检测算法，探讨了其在目标检测领域的应用效果与优化方法。 该资源提供了一种高光谱异常检测算法RX的MATLAB代码。首先使用LOAD函数读取高光谱数据，然后利用此代码进行目标检测。主要适用于小目标的检测。
  • 基于KRX算法的高光谱异常检测方法
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    本研究提出了一种基于KRX算法的高光谱图像异常检测技术，通过优化异常检测过程中的特征选择和分类器设计，显著提升了复杂背景下的小目标识别精度。 在MATLAB中实现高光谱异常检测KRX算法主要是参照《Kernel RX-Algorithm: A Nonlinear Anomaly Detector for Hyperspectral Imagery》这篇英文原文进行的。
  • 基于MATLAB的RXD高光谱异常检测算法实现
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    本研究利用MATLAB平台实现了RXD算法在高光谱图像异常检测中的应用，并验证了其有效性与优越性。 高光谱异常探测算法RXD的MATLAB实现方法包括编写相应的代码来执行RXD算法，以识别高光谱图像中的异常目标或区域。此过程涉及数据预处理、统计模型构建以及异常检测等步骤，并通过MATLAB提供的工具和函数库支持高效地完成这些任务。
  • 基于MATLAB的RXD高光谱异常检测算法实现
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    本研究采用MATLAB平台，实现了RXD算法在高光谱图像中的异常目标检测。通过实验验证了其有效性和适应性，为实际应用提供了理论和技术支持。 该资源提供了用于高光谱异常检测的RX算法的MATLAB代码。首先使用LOAD函数读取高光谱数据，然后利用此代码来检测目标。该代码主要用于识别小目标。
  • RNN-Time-Series-Anomaly-Detection: 基于RNN的时间序列异常检测器模型的PyTorch实现
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    本项目是基于递归神经网络(RNN)的时间序列异常检测模型的PyTorch实现，适用于监测和预测各类时间序列数据中的异常情况。 基于RNN的时间序列异常检测器模型在Pytorch中的实现包括两个阶段的策略：时间序列预测与异常分数计算。 该模型要求的操作环境如下： - Ubuntu 16.04+（注意，在Windows 10上报告了错误） - Python版本3.5或以上 - PyTorch版本0.4.0或更高 - Matplotlib库 数据集包括以下几种类型的时间序列数据： 1. 纽约市出租车乘客人数：提供纽约市的出租车乘客数量流，该数据经过预处理（以每半小时为间隔汇总）。 2. 心电图(ECG)：ECG数据集中包含单一异常事件，即心室前收缩。 3. 二维手势(视频监控)：记录了视频中手势的XY坐标。 4. 呼吸模式：一个病人的呼吸频率（通过胸部扩展测量获得，采样率为10Hz）。 5. 航天飞机Marotta阀时间序列。 这些数据集被用于训练和验证基于RNN的时间序列异常检测器模型。
  • 论文研究: KRX高光谱异常检测算法基于目标正交子空间投影加权.pdf
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    本文提出了一种改进的目标正交子空间投影方法结合权重调整策略，用于KRX高光谱数据中的异常检测，提高了检测精度和鲁棒性。 在高光谱图像中的异常目标检测问题中，由于原始数据源不能准确表征背景数据的分布，导致虚警概率较高。为此，本段落提出了一种基于目标正交子空间投影加权的KRX算法来解决这一问题。
  • 基于空间光谱总变化正则化的低秩张量分解高光谱图像去噪方法
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    本研究提出了一种结合空间光谱总变化正则化和低秩张量分解的方法，有效去除高光谱图像噪声，保持图像细节与结构。 已经提出了几种基于波段的总变化（TV）正规化低秩（LR）模型来消除高光谱图像（HSI）中的混合噪声。这些方法通过将高维HSI数据转换为二维数据，利用了低阶矩阵分解技术，然而这种策略可能导致有用的空间结构信息丢失。此外，基于波段的总变化方法单独处理空间信息的方式也存在局限性。 为了克服这些问题，我们提出了一种新的方法——空间频谱TV正则化低秩张量分解（SSTV-LRTF），用于去除HSI中的混合噪声。一方面，假设高光谱数据位于一个低阶张量中，并且可以通过这种结构来利用其固有的张量特性；基于LRTF的方法在区分干净的低秩图像和稀疏噪声方面非常有效。另一方面，我们假定HSI的空间域是分段平滑的——TV正则化技术在这种假设下能够保留空间上的分段平滑度并有效地去除高斯噪声。 这些观察结果促使我们将LRTF与TV正则化相结合以改善HSI处理效果。为了克服带状电视方法的局限性，我们引入了SSTV正则化来同时考虑局部的空间结构和相邻波段之间的频谱相关性。通过模拟数据和真实世界的数据实验验证表明，所提出的SSTV-LRTF方法在去除高光谱图像中的混合噪声方面优于最新的TV规则化以及基于LR的方法。