Python处理高光谱数据#4 异常检测与匹配

基于Python的高光谱图像异常检测与匹配

• 高光谱数据：点击此处可下载
• 用到的库：matplotlib、scipy、spectral
• 主要内容：异常检测（RX）、目标匹配

欢迎有兴趣的朋友交流指点。最后，废话不多说直接上代码

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.io import loadmat
from scipy.stats import chi2
import spectral as spy


def anomaly_detect_demo(src, gt):
	spy.imshow(data=src, bands=[29, 19, 9], title="img")
    rx_vals = spy.rx(src)  # 马氏距离平方
    spy.imshow(rx_vals, stretch=(0.99, 0.9999), title="untreated")  # 进行下拉伸以便更好显示

    n = src.shape[2]
    P = chi2.ppf(0.999, n)  # 阈值设为0.001
    spy.imshow(1 * (rx_vals > P), title="globe")
    plt.figure()
    plt.hist(rx_vals.ravel(), bins=200, log=True)  # 由直方图可方便看出少量离散点

    local_rx_vals = spy.rx(src, window=(5, 21))  # 局部窗口背景
    spy.imshow(local_rx_vals, stretch=(0.99, 0.9999), title="local")
    
    C = spy.cov_avg(src, gt)  # 全局协方差估计背景
    cpv_rx_vals = spy.rx(src, window=(5, 21), cov=C)
    spy.imshow(1 * (cpv_rx_vals > P), title="cov")



def match_demo(src):
    t = src[377, 45]  # 白色建筑物处
    mf_scores = spy.matched_filter(src, t)
    mask = 1 * (mf_scores > 0.2)  # 匹配值大于0.2时的目标
    view = spy.imshow(data=src, bands=[29, 19, 9], title="result", classes=mask, colors=[255, 0, 0])
    view.set_display_mode("overlay")
    view.class_alpha = 1  # 红色显示为检测到的位置 c/d切换显示模式


input_image = loadmat('D:/Hyper/Salinas_corrected.mat')['salinas_corrected']
gt = loadmat("D:/Hyper/Salinas_gt.mat")['salinas_gt']
anomaly_detect_demo(input_image, gt)
match_demo(input_image)
plt.pause(60)

异常检测结果：

目标匹配结果：