研究背景：
随着信息技术、传感器技术、空间科学技术的进步，遥感技术得到了迅速的发展，高光谱遥感技术所具有的实际应用价值为民用生产、生态建设以及国防发展等做出了巨大贡献。在目标探测领域中，高光谱影像可以借助各种地物特有的光谱曲线特征来识别许多在多光谱影像中无法使用肉眼辨识的相似地物，尤其是在军事战场伪装目标识别中起到了非常重要的作用[1]。由于这些重要的应用价值，使得高光谱影像目标探测算法的研究在高光谱遥感数据分析与处理领域中一直占据着重要位置。
在高光谱遥感影像目标探测中，总得来说可以把现有的研究依据待探测目标是否含有先验信息而分为两类，即包含先验知识的目标探测和不包含先验知识的目标探测，此类又称之为异常探测。然而在很多实际应用的场景下，受到天气、地形等因素的影响，人们往往很难事先获取目标地物的光谱信息，即无法通过信息匹配的方法来找到需要的目标地物，因而只能根据待探测目标具有区别于周围地物的光谱曲线的特点完成目标的探测与识别。由于异常探测算法不需要任何外在条件的辅助就可以完成目标的识别[2]，因而这种仅仅根据目标地物与背景地物的差异性而进行探测的异常探测方法就成为了近些年来很多学者研究的重点。高光谱影像异常探测算法的研究具有非常重要的意义，并已在很多领域中获得了成功的应用，产生了巨大的经济效益和社会效益。
研究现状：
在过去的二十年中，学者们提出了大量的高光谱目标检测算法[3]，主要分为监督和非监督两种，监督算法即将已知目标光谱和图像像素进行匹配以实现目标检测[4]，主要的算法有MF（Matched Filter）[5]、CEM（Constrained Energy Minimization）[6]；而非监督的目标检测算法由于不需要知道目标和背景的先验信息，主要用于检测异常目标，比如RXD(Reed-Xiaoli Detector)[7]算法以及其他改进算法。在实际应用中，目标的光谱往往是未知的，此时只能采取非监督的探测手段，即异常目标检测，所以高光谱图像的异常目标检测成为广泛关注的热点之一。
1.RX算法：Reed等人提出的RX方法以其开拓性和简单性在高光谱处理中引起了广泛的关注，此方法利用广义似然比测试的恒虚警率，本质上是线性检测算法。这种算法的前提是假设背景数据特征服从多元正态分布，然后利用马氏距离来描述目标像素和背景分布的差异，从而对异常目标进行区分。但是大多数实际获取的数据并不满足多元正态分布统计假设，所以不能统一描述真实的背景分布，导致了异常检测算法的精度下降。
2.核RX（kernel RX，KRX）[8]算法：因为RX算法是建立在局部背景信息符合高斯分布和不存在局部差异等假设条件上的，而实际高光谱图像中，并不一定满足这样的要求，为了克服RX算法的不足，将RX算法非线性化就得到核RX算法，这样，在原始线性不可分的成分经过非线性核函数映射到高维特征空间中，就可以变成线性可分的成分，最终得到的背景和目标有效分离的结果。但是这也是通过构造似然比检测算子，估计背景协方差矩阵进行异常检测的，混合像元的干扰还是会使检测的精度下降。
3.基于协同表示的异常检测算法（Collaborative Representation-based Detector,CRD）[9]：协同表示的高光谱图像异常检测算法是一种估计空间邻域内的像元权重的无监督方法，CRD算法通过求解范数最小化问题实现对异常目标的检测[10]，在降低了系数求解复杂度的同时检测精度也得到了提高。CRD算法中，背景像元与空间邻域像元线性组合的近似值差异较小，而异常像元与空间邻域像元线性组合的近似值差异较大，以此来区分背景和异常目标。但是在待检测像元为异常像元同时空间邻域中存在少量与待检测像元同类异常像元的情况下待检测像元的输出较小。使得CRD算法不能够很好地判断全部情况，影响算法的检测精度。
4.支持向量数据描述算法（Support Vector Data Description,SVDD）[11]：SVDD是一类分类器，通过发现一个含有训练数据的最小超球面估计支持区的训练数据，寻找一个最小封闭超球包围具有共同特性的一类样本，并用判别准则使同类样本与其他类样本分开，实现异常检测。该算法不需要假设局部背景模型和背景分布一致性，这些检测过程中得到的协方差举证的求逆运算，这些优点使得该算法具有良好的异常目标检测性能，但是也存在一些不足，如SVDD使用的核函数的选择和核函数中设计的参数的估计等问题，影响了算法的使用性能。
5.基于权重的稀疏自动编码的高光谱图像异常目标检测方法[12]：将相邻像素的权重与距离判别算法相结合，利用高阶非监督特征学习能力，SAE可以给出HSI的稀疏码，然后进行异常检测，该方法通过对局部像素分配不同的贡献来降低异常污染的风险，即采用重建误差倒数的局部权值来削弱可能的异常像素点的影响，从而提高了高光谱异常检测的准确性。但是该方法的权值可能不稳定，从而削弱了权系数的影响。
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