英文原题：Background covariance discriminative dictionary learning for hyperspectral target detection

汉文题目：布景协方差判别性特征字典学习助力高光谱方针检测

论文作家：Zhiyuan Li (李致远)， Tingkui Mu* (穆廷魁)，Bin Wang (王斌)，Qiujie Yang* (杨秋杰)，Haishan Dai (代海山）

通信作家：穆廷魁，西安交通大学 物理学院 空间光学盘考所；

       杨秋杰，中科院上海本事物理盘考所 第二盘考室

援用格式：

Zhiyuan Li(李致远)， Tingkui Mu*(穆廷魁)， Bin Wang(王斌)， Qiujie Yang*(杨秋杰)， Haishan Dai(代海山)， “Background covariance discriminative dictionary learning for hyperspectral target detection”， International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 128， 103751 (2024).

论文不时：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1569843224001055

布景先容

高光谱成像八成同期获取二维空间信息和一维光谱信息，丰富的光谱波段八成提供地物的会诊性信息，为相干遥感应用奠定基础，包括方针检测，分类检测和变化检测。其中，方针检测是高光谱界限的一个遑急盘考方针，基于给定先验方针光谱信息条目下，将方针像元从复杂的布景中检出。其在多个界限中得到庸俗应用，如矿产打听、城市筹画和植被监测。比年来，机器学习本事被庸俗应用于高光谱方针检测界限取，卓越是基于表征模子的按序。其基本念念想是在一个合理的拘谨中使用方针和布景字典来分别表征待测高光谱图像中的扫数像素。残差不错暗示对应像素点属于方针的可能性。而在骨子的高光谱方针检测任务中，由于布景构成复杂，包括多种地物，准确对布景进行建模具有极大的挑战性，如图1所示。具体地，对表征模子来说，所构建的布景字典要八周密面地包含布景地物的光谱特征，能力使布景字典具有较强的表征能力，让布景的表征愈加准确。因此，优化布景字典的构建按序是该界限的盘考要点。                                              

图1. 高光谱方针检测中布景组分过火漫步复杂，包含多种光谱，对布景的准确建模是一大挑战

按序及立异点

受协方差特征学习在图像集分类、东谈主脸识别等筹谋机视觉任务中得胜应用的启发，本文针对高光谱方针检测界限建议了一种布景协方差判别字典学习模子，称为BCDDL。该按序继承光谱协方差描写子来描写复杂布景组分的光谱二阶统计学特征，幸免了径直揣摸千般布景地物的光谱，从而减少了噪声和误差的引入。

如图2所示，该按序包括如下技艺：

1) 继承雠校的SLIC按序进行超像素分割;

2) 在二维空间维度上训诫最优分离网格来学习布景协方差字典;

3) 愚弄SPD流形上的协同表征按序进行布景重构，赢得布景表征残差;

4) 继承基于方针光谱先验的成例协同表征按序得到方针表征残差。最终输出是通过合成两种暗示残差得到的。

该按序的立异之处体当今：波多野结衣 肛交

1) 建议一种新的空间聚类战略，有用地学习布景协方差判别性特征，用以构建字典。这种按序包括一个联想精致的耗费函数和一个分离网格，在保留超像素空间纹理特征的同期将相邻超像素聚类。

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2) 愚弄SPD流形中的协同表征和所学习到的布景字典重建超像素。重建残差响应超像素区域属于布景可能性。该战略有用地减小了极度点和噪声对检测结果的影响。

3) 履行中继承了高分-5号卫星聚积的两个新的数据集。与其他按序比拟，BCDDL按序具有更强的布景扼制能力和更高的检测性能。

图2. 高光谱方针检测算法 (BCDDL) 的框架

履行数据和结果

用于考据BCDDL算法性能的数据集包括两个公开数据集（AVIRIS和ABU），以及两个高分-5号卫星聚积的新数据集。其中，AVIRIS和ABU数据集由机载可见/红外成像光谱仪(AVIRIS)传感器赢得的，两个场景大小均为100 × 100像素，空间分辨率为3.4 m，每个场景中有三架飞纯真作探伤方针。全色图像和大地真值如图3所示。

                          

                                   (a)           (b)           (c)            (d)

 图3. 履行所用的公开数据集：(a) ABU数据的全色图，(b) ABU数据的大地真值图，(c) AVIRIS数据的全色图，(d) AVIRIS数据的大地真值图

同期，本文还继承了两个新数据集用于履行。新数据集由高分-5号卫星的可见光-短波红外高档高光谱成像仪(AHSI)赢得，聚积了上海浦东新区的两个场景（分别记为GF-5-I和GF-5-II），大地分辨率为30m，探伤方针均为船只。其中，GF-5-1场景大小100×100，GF-5-2场景大小300×150。伪彩色图像和大地真值如图4所示。

 

                                 (a)         (b)                (c)           (d)

图4. 履行所用的高分-5号数据集：(a) GF-5-I数据的伪彩色图，(b) GF-5-I数据的大地真值图，(c) GF-5-II数据的伪彩色图，(d) GF-5-II数据的大地真值图

本文建议的按序（BCDDL）及10种对比按序在四个数据集上的探伤结果图如图5，6所示，ROC弧线评估图，箱线图分别如图7，8所示，AUC值对比如表1所示。通过评估上述方案(检测图、ROC弧线、AUC值、箱线图)，不错看出BCDDL算法在扼制布景区域方面发扬出了优胜的性能，卓越是在箱线图中，大部分布景像素的检测输出值接近零。通过强大的布景扼制能力，BCDDL按序比拟于10种对比按序展示了更强大的探伤效果。

图5. 两个公开数据集上的探伤结果图。(a) 大地真值图，(b) ACE，(c) CEM，(d) STD，(e) SRBBH，(f) CSCR，(g) BCRD，(h) WMSR，(i) DDNRTD，(j) HTDnet，(k) TSCNTD，(l) BCDDL。

图6. 两个高分-5号数据集上的探伤结果图。(a) 大地真值图，(b) ACE，(c) CEM，(d) STD，(e) SRBBH，(f) CSCR，(g) BCRD，(h) WMSR，(i) DDNRTD，(j) HTDnet，(k) TSCNTD，(l) BCDDL。

图7. 不同按序在四个数据集上测试的ROC弧线。(a)ABU，(b) AVIRIS，(c) GF-5-I，(d) GF-5-II。

图8. 不同按序在四个数据集上测试的箱线图。(a)ABU，(b) AVIRIS，(c) GF-5-I，(d) GF-5-II。

表 1. 不同按序在四个数据集上探伤结果的AUC值对比。

追溯

本文建议了一种新的高光谱方针检测按序，BCDDL。该按序愚弄协方差判别学习来重建布景区域。领先对输入的高光谱图像进行超像素分割措置，然后继承一种新式的有监督的空间聚类战略来学习布景协方差判别性特征字典。进一步，愚弄SPD流形中的联接表征模子进行布景重建。关于方针重建部分，继承尺度联接表征生成方针重建残差；通过归拢这两种暗示残差，得出最终的检测输出。履行标明，本按序愚弄布景协方差构建的判别性特征字典八成很好地表征布景区域，不错通过有用扼制布景来增强方针检测的能力。

论文信息：

Zhiyuan Li(李致远)， Tingkui Mu*(穆廷魁)， Bin Wang(王斌)， Qiujie Yang*(杨秋杰)， Haishan Dai(代海山)， “Background covariance discriminative dictionary learning for hyperspectral target detection”， International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 128， 103751 (2024). 中科院一区top，影响因子为7.5）

西安交通大学物理学院硕士生李致远为论文的第一作家，西安交通大学物理学院 穆廷魁阐发 和 中科院上海本事物理盘考所第二盘考室 杨秋杰副盘考员 为共同通信作家

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1569843224001055

致谢

这项责任得到了国度当然科学基金、国度部委要点工程、陕西省要点研发筹画名堂、陕西数理基础科学盘考名堂等资金的扶持。

通信作家信息：

穆廷魁 西安交通大学，阐发，博士生导师，物理学院院长助理、空间光学盘考所副长处。

2012年博士毕业于西安交通大学理学院，2014-2016在好意思国亚利桑那大学光学中心从事2年博士后盘考责任。主要从事前进光学成像与遥感、方针智能检测与识别、大气光学探伤与反演等方针的盘考责任。先后主握包括国度当然科学基金在内的多项科研名堂，先后荣获陕西省优秀博士论文、西安交通大学优秀博士论文、栽培部学术新东谈主奖、优秀西部科技立异后果奖等荣誉。在Advanced Photonics Nexus、Optics Express、Optics Letters、Optics and Lasers in Engineering、IEEE TGRS、JAG、IEEE JSTAR、Remote Sensing等海外高水平学术光学和遥感类期刊发表学术论文100余篇，授权发明专利20余项。中国光学工程学管帐算成像专委会委员、中国宇航学会空间遥感专委会委员、中国光学工程学会高档会员、中国光学学会高档会员、陕西省光学学会理事、陕西省光学工程学会理事； Sensors期刊专题剪辑；第六届高光谱本事过火应用沟通会AI措置专题主席。

杨秋杰 上海本事物理盘考所，副盘考员，硕士生导师

2017年博士毕业于中国科学院大学物理电子学专科。主要从事空间热发射探伤应用的甚长波红外（5-50μm）新式光电载荷重要本事盘考，考据甚长波红外分光本事、甚长波室温探伤本事。围绕“甚长波红外新式光电载荷重要本事攻关”，在国度当然科学基金、上海市当然科学基金等名堂扶持下，建筑了甚长波红外波段的，发明了基于立体相位光栅的新式分光本事，研制了基于立体相位光栅的静态傅里叶光谱仪旨趣考据安装，考据了甚长波红外室温探伤的可行性；围绕“太极筹画新式光学粘接工艺重要本事攻关”，在中科院先导专项、中科院**要点履行室基金等名堂支拨下，建筑了超低应力光学粘接经由落拓工艺，正在开展高精密自动装调斥地的研制。共发表学术论文13余篇，肯求发明专利14项，其中已授权8项。