| 主权项 |
一种基于递归型核机器学习的高光谱异常目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)输入高光谱数据；(2)选择核函数k(x,x<sub>i</sub>)＝(x<sup>T</sup>x<sub>i</sub>)<sup>d</sup>,d∈N，建立核机器学习的高光谱目标检测模型，初始化Gram矩阵；(3)建立Gram矩阵K<sub>B</sub>(n)的状态方程，<maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mfenced open = "" close = ""><mtable><mtr><mtd><mrow><msub><mi>K</mi><mi>B</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mi>k</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>X</mi><mi>B</mi></msub><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>)</mo><mo>,</mo><msub><mi>X</mi><mi>B</mi></msub><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>)</mo><mo>)</mo></mrow></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mo>=</mo><msup><mrow><mo>[</mo><mrow><msub><mi>K</mi><mi>B</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>n</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><msubsup><mi>r</mi><mi>n</mi><mi>T</mi></msubsup><msub><mi>r</mi><mi>n</mi></msub></mrow><mo>]</mo></mrow><mi>d</mi></msup></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced>]]></math><img file="FDA0000805268140000011.GIF" wi="579" he="192" /></maths>式中，K<sub>B</sub>(n‑1)是上一时刻状态的估计值，r<sub>n</sub>＝[r<sub>1n</sub>,r<sub>2n</sub>,…,r<sub>Ln</sub>]<sup>T</sup>是当前状态的像元观测值，L波段数，根据当前状态高光谱像元的观测值r<sub>n</sub>和上一时刻状态像元的估计值K<sub>B</sub>(n‑1)，更新当前状态Gram矩阵的估计值；(4)利用Woodbury恒等式更新高光谱Gram矩阵K<sub>B</sub>(n)的逆矩阵[K<sub>B</sub>(n)]<sup>‑1</sup>；(5)结合异常检测算子对高光谱图像进行快速检测；(6)高光谱图像检测完毕，输出结果。 |
