技术领域
[0001] 本
发明涉及异常目标检测技术，具体涉及一种基于光学多维信息一体化感知系统的异常目标检测方法。
背景技术
[0002] 光学多维信息一体化感知系统是将“成像、
光谱、偏振、感知”融为一体进行多维信息获取的新型光学探测技术，能够同时获取被测目标的数据超立方体，数据超立方体包含二维空间信息、图像中每一维的光谱信息以及每个光谱段的偏振态信息。光谱图像具有光谱
分辨率高、图谱合一、光谱通道多等特点，能够在目标检测与识别上发挥巨大的优势，因此在海洋生态、环境监测、军事国防、城市交通、精准农林等领域有着较高的应用价值。异常目标检测技术，是指在图像数据中搜索未知
信号的稀疏
像素，是一种非监督的目标检测方法。偏振光谱异常目标检测技术，是在光谱图像的
基础上，加入了目标的偏振信息，将成像、光谱、偏振信息融为一体的异常目标检测技术，该技术在新型伪装揭露(如新型光谱伪装技术)、提升目标识别
精度方面有着重要的战略意义。
[0003] 目前，常用的异常目标检测方法主要包括基于高空间分辨率图像的异常目标检测和基于高光谱图像的异常目标检测。基于高空间分辨率图像的异常目标检测主要是利用
计算机视觉中的显著性检测方法计算显著性图来完成异常目标检测，常用的方法包括基于稀疏和低秩表示的方法、基于傅里叶变换的方法和基于学习的方法等。基于高空间分辨率图像的异常目标检测主要用高分辨率的空间数据进行挖掘，
算法能利用的数据量很少，导致异常目标检测不准确。基于高光谱图像的异常目标检测，主要是利用高光谱图像的高光谱分辨率，在高光谱图像中搜索未知光谱信号的稀疏像素，寻找光谱特征与周围像素的光谱特征有明显区别且以低概率出现的像素点，常用的方法有RX法，KRX法，LPD法，SVDD法等。基于高光谱图像的异常目标检测能有效的利用光谱信息，提高检测精度，但光谱信息在获取时受外界因素影响较大(如大雾、雾霾等)，光谱数据
冗余度较大等缺点。
发明内容
[0004] 本发明的目的是解决现有异常目标检测方法存在异常目标检测不准确以及光谱数据冗余度较大的问题，提供一种基于光学多维信息一体化感知系统的异常目标检测方法。该方法针对光学遥感需求的牵引，拟在提取目标更多的属性与提升目标检测精度。
[0005] 为实现上述目的，本发明通过以下技术方案来实现：
[0006] 一种基于光学多维信息一体化感知系统的异常目标检测方法，包括以下步骤：
[0007] 步骤一、偏振光谱数据获取；
[0008] 光学多维信息一体化感知系统获取偏振光谱信息；
[0009] 步骤二、偏振态信息重构；
[0010] 定义IPM(k)为输入的多维偏振光谱图像，其中，M为图像的波段数，k为像素点数，P＝{1，2，3，4}，分别表示不同
角度的偏振态信息，对提取的单谱段数据IPM(k)＝{IP1(k)，IP2(k)，...，IPM(k)}，提取区域中相同偏振化方向的像素点，通过邻域像素插值方法，实现连续谱段不同偏振态方向下空间信息的完全重构；
[0011] 步骤三、计算显著性；
[0012] 在重构了偏振态信息之后，计算数据的显著性，显著性定义如下：
[0013]
[0014] 其中，i是局部窗口任意一像素点，j是局部窗口的中心像素点，x2(pi，pj)为i和j在窗口中
位置信息之间的欧氏距离，x1(pi，pj)为i和j之间的光谱距离，c为尺度参数；
[0015] 步骤四、获取显著性图；
[0016] 定义sN为局部窗口的中心像素点j相对于局部窗口所有像素点i显著性的平均值，sN的计算方法如公式(2)；
[0017]
[0018] 其中，N为窗口中所有像素点的个数，a为窗口中显著性取值非零的像素点的个数；通过滑动窗口遍历整幅图像，计算出各窗口中心像元的sN，组成图像的显著性图S(k)，S(k)＝{s1，s2，...，sN}；
[0019] 步骤五、计算权重；
[0020] 权重的计算如下：
[0021]
[0022] 其中，M表示图像的波段数，r表示样本像素的光谱曲线，假设样本被判断为
背景像素点服从均值为μb，协方差为Cb的正态分布，p(r|H0)是一个被探测到的像素点为背景像素的概率；
[0023] 用公式(4)标准化p(r|H0)：
[0024]
[0025] 其中，N是像素点数，k是当前计算的像素点，k＝1，2，......，N，P(rk|H0)是每个像素标准化之后对应的权重；
[0026] 最终的权重计算公式为
[0027]
[0028] 其中，S(k)为步骤四计算出的显著性图；
[0029] 步骤六、计算检测算子；
[0031] δP(r)＝(r-μP)TCP-1(r-μP) (6)
[0032] 其中，均值向量μP和协方差矩阵CP定义如公式(7)、(8)：
[0033]
[0034]
[0035] 其中，ri表示第i个像素点的光谱曲线，PP(ri|H0)表示ri的权重；
[0036] 通过遍历偏振方向P＝{1，2，3，4}，计算出每个偏振方向的异常检测算子δP(r)；
[0037] 步骤七、进行偏振信息融合，
[0038] 最终的异常目标检测算子δ(r)公式如下
[0039]
[0040] 其中，p为各偏振态信息所占比例；
[0041] 根据选取的
阈值T，检测结果ω(r)如下：
[0042]
[0043] 得到的ω(r)即为检测结果，值为1的像素点表示检测到异常目标。
[0044] 进一步地，步骤一中，光学多维信息一体化感知系统采用微型像素化偏振膜片获取偏振光谱信息，像素化偏振膜片是由四种偏振态按规律排列构成的偏振片，每一种偏振态在物理尺寸上为像素级别，选取0度、45度、90度、135度。
[0045] 同时，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有
计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现基于光学多维信息一体化感知系统的异常目标检测方法的步骤。
[0046] 此外，本发明还提供一种计算机设备，包括
存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现基于光学多维信息一体化感知系统的异常目标检测方法的步骤。
[0047] 与
现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
[0048] 1.本发明方法将异常目标检测技术用于光学多维信息一体化感知系统中，相比于传统的高空间分辨率目标探测，除了目标的空间信息，该方法能更好的运用光谱信息、偏振信息，将高空间分辨率信息与光谱信息、偏振信息融合，使目标探测效果更好，提高了异常目标的检测准确性。
[0049] 2.本发明方法突破了传统RX异常点检测算法多元高斯分布的这种假设不能完全而真实的描述实际场景的缺点，显著提高了检测精度。
附图说明
[0050] 图1为本发明光学多维信息一体化感知系统的异常目标检测方法
流程图；
[0051] 图2为本发明方法偏振态信息重构示意图；
[0052] 图3a为本发明方法0°偏振态方向下空间信息的完全重构示意图；
[0053] 图3b为本发明方法45°偏振态方向下空间信息的完全重构示意图；
[0054] 图3c为本发明方法90°偏振态方向下空间信息的完全重构示意图；
[0055] 图3d为本发明方法135°偏振态方向下空间信息的完全重构示意图。
具体实施方式
[0056] 以下结合附图和具体
实施例对本发明的内容作进一步详细描述。
[0057] 本发明提出了一种基于光学多维信息一体化感知系统的异常目标检测方法，用所获得的偏振光谱数据进行异常目标检测，解决了传统基于高空间分辨率的异常目标检测和基于高光谱的异常目标检测算法可利用信息不足，异常目标检测结果不准确的问题。
[0058] 如图1所示，本发明提供的一种基于光学多维信息一体化感知系统的异常目标检测方法主要包括以下过程：偏振光谱数据获取、偏振态信息重构、计算显著性、获取显著性图、分配权重、计算检测算子、偏振信息融合。
[0059] 步骤一、偏振光谱数据获取；
[0060] 光学多维信息一体化感知系统采用微型像素化偏振膜片获取偏振信息，像素化偏振膜片是由四种偏振态按规律排列构成的偏振片，每一种偏振态在物理尺寸上为像素级别，四种偏振态可以灵活选择，装置中选取0度、45度、90度、135度，像元尺寸7.4um；
[0061] 步骤二、偏振态信息重构；
[0062] 定义IPM(k)为输入的多维偏振光谱图像，其中M为波段数，k为像素点数，P＝{1，2，3，4}，分别表示0°，45°，90°，135°的偏振态信息，对提取的单谱段数据IPM(k)＝{IP1(k)，IP2(k)，...，IPM(k)}，提取区域中相同偏振化方向的像素点，通过邻域像素插值方法，实现连续谱段不同偏振态方向下空间信息的完全重构，如图2所示；
[0063] 步骤三、计算显著性；
[0064] 在重构了偏振态信息之后，首先计算数据的显著性，IPM(k)为输入的多维偏振光谱图像，M为波段数，k为像素点数，P＝{1，2，3，4}，IPM(k)＝{IP1(k)，IP2(k)，...，IPM(k)}；
[0065] 显著性定义如下：
[0066]
[0067] 其中，i是局部窗口任意一像素点，j是局部窗口的中心像素点；
[0068] x2(pi，pj)为i和j在窗口中位置信息之间的欧氏距离；
[0069] x1(pi，pj)为i和j之间的光谱距离，c为尺度参数；
[0070] 步骤四、获取显著性图；
[0071] 定义sN为局部窗口的中心像素点j相对于局部窗口所有像素点i显著性的平均值，sN的计算如公式(2)；
[0072]
[0073] 其中，N为窗口中所有像素点的个数，a为窗口中显著性取值非零的像素点的个数；通过滑动窗口遍历整幅图像，计算出各窗口中心像元的sN，组成这幅图像的显著性图S(k)，S(k)＝{s1，s2，...，sN}；
[0074] 步骤五、计算权重；
[0075] 赋予背景像素和异常点不同的权重，从而在背景模型估计时减少异常点和噪声的影响，使背景模型的正态适应性更好，权重的计算如下：
[0076]
[0077] 其中，M表示图像的波段数，r表示样本像素的光谱曲线，假设样本被判断为背景像素点服从均值为μb，协方差为Cb的正态分布，p(r|H0)是一个被探测到的像素点为背景像素的概率；
[0078] 用公式(4)标准化p(r|H0)：
[0079]
[0080] 其中，N是像素点数，k是当前计算的像素点，k＝1，2，......，N，P(rk|H0)是每个像素标准化之后对应的权重；
[0081] 最终的权重计算公式为
[0082]
[0083] 其中，S(k)为步骤四计算出的显著性图；
[0084] 步骤六、计算检测算子；
[0085] 检测算子公式如下：
[0086] δP(r)＝(r-μP)TCP-1(r-μP) (6)
[0087] δP(r)为计算出的异常检测算子，其中，均值向量μP和协方差矩阵CP定义如公式(7)、(8)：
[0088]
[0089]
[0090] 其中，ri表示第i个像素点的光谱曲线，PP(ri|H0)表示ri的权重，由上述公式计算得到；
[0091] 通过遍历偏振方向P＝{1，2，3，4}，计算出每个偏振方向的异常检测算子δP(r)；
[0092] 步骤七、进行偏振信息融合，公式如下
[0093]
[0094] 其中，δ(r)为最终的异常目标检测算子，p为各偏振态信息所占比例，根据要求选取阈值T，检测结果ω(r)如下：
[0095]
[0096] 最后得到的ω(r)即为检测结果，值为1的像素点表示检测到异常目标。
[0097] 本发明方法解决了现有异常目标检测方法存在的算法可利用信息较少、检测不准确的问题，能显著增加算法可利用的信息，提高检测精度。
[0098] 本发明方法将异常目标检测技术用于光学多维信息一体化感知系统中，相比于传统的高空间分辨率目标探测，除了目标的空间信息，该方法能更好的运用光谱信息、偏振信息，将高空间分辨率信息与光谱信息、偏振信息融合，使目标探测效果更好。
[0099] 本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，程序被执行时实现基于光学多维信息一体化感知系统的异常目标检测方法的步骤。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本
说明书上述方法中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
[0100] 此外，本发明还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述程序时实现基于光学多维信息一体化感知系统的异常目标检测方法的步骤。用于实现上述方法的程序产品，其可以采用便携式紧凑盘
只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备、计算机设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或
半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个
导线的电连接、便携式盘、
硬盘、
随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
