目的 自编码器作为一种无监督的特征提取算法,可以在无标签的条件下学习到样本的高阶、稠密特征。然而当训练集含噪声或异常时,会迫使自编码器学习这些异常样本的特征,导致性能下降。同时,自编码器应用于高光谱图像处理时,往往会忽略掉空域信息,进一步限制了自编码器的探测性能。针对上述问题,本文提出一种基于空域协同自编码器的高光谱异常检测算法。方法 利用块图模型优良的背景抑制能力从空域角度筛选用于自编码器训练的背景样本集。自编码器采用经预筛选的训练样本集进行网络参数更新,在提升对背景样本表达能力的同时避免异常样本对探测性能的影响。为进一步将空域信息融入探测结果,利用块图...
