Обнаружение аномальных пикселей в гиперспектральных данных путем вычисления счета RX для каждого пикселя в кубе гиперспектральных данных. Затем вычислите порог для обнаружения истинных аномальных пикселей с помощью совокупного распределения вероятностей RX значений баллов.

Считайте гиперспектральные данные, содержащие аномальные пиксели, в рабочую область.

hcube = hypercube('indian_pines.dat');

Найдите аномальные пиксели в входе гиперспектральных данных с помощью RX-детектора. Детектор ищет пиксели с высоким различием интенсивности в однородной области.

rxScore = anomalyRX(hcube);

Уменьшите динамическую область значений RX- значений баллов путем преобразования их в область значений [0, 255].

rxScore = im2uint8(rescale(rxScore));

Отобразите карту счета RX. Пиксели с высоким счетом RX, вероятно, являются аномальными пикселями.

figure
imagesc(rxScore)
colorbar

Вычислите и постройте график совокупного распределения вероятностей RX- значений баллов.

count = imhist(rxScore);
pdf = count/prod(size(rxScore,[1 2]));
cdf = cumsum(pdf(:));
figure
plot(cdf)
xlabel('RX Score')
ylabel('Cumulative Probability Values')

Установите значение доверительного коэффициента 0,998. Выберите первый счет RX с совокупным значением распределения вероятностей, большим, чем доверительный коэффициент, в качестве порога. Этот порог представляет счет RX, выше которого пиксель является аномалией с доверия.

confCoefficient = 0.998;
rxThreshold = find(cdf > confCoefficient,1);

Применить пороговое значение для обнаружения аномальных пикселей с счетом RX, большим, чем вычисленный порог. Результатом является бинарное изображение, в которой аномальным пикселям присваивается значение интенсивности 1, а другим пикселям присваивается 0.

bw = rxScore > rxThreshold;

Вывод версии RGB куба данных с помощью colorize функция. Наложите бинарное изображение аномальных пикселей на изображение RGB.

rgbImg  = colorize(hcube,'Method','rgb');
B = imoverlay(rgbImg,bw);

Отобразите как бинарное изображение, так и наложенное изображение.

fig = figure('Position',[0 0 800 400]);
axes1 = axes('Parent',fig,'Position',[0 0.1 0.5 0.8]);
imagesc(bw,'Parent',axes1);
title('Detected Anomalous Pixels')
axis off
colormap gray
axes2 = axes('Parent',fig,'Position',[0.5 0.1 0.5 0.8]);
imagesc(B,'Parent',axes2)
title('Overlaid Image');
axis off