单波段或者多波段图像中的非监督异常检测

资 源 简 介

单波段或者多波段图像中的非监督异常检测

详 情 说 明

在遥感图像处理和计算机视觉领域，非监督异常检测是一项关键技术，尤其适用于单波段或多波段图像数据。这种技术能够在没有先验知识或训练样本的情况下，自动识别图像中的异常区域，如工业缺陷、地物突变或目标物体等。

非监督异常检测的核心思想是基于图像本身的统计特性或空间分布来建模正常模式，进而检测偏离该模式的异常点。对于单波段图像（如灰度图像），算法通常分析像素强度的分布特征，利用聚类、局部离群点检测或统计建模方法找出异常区域。

多波段图像（如多光谱或高光谱数据）则提供了更丰富的光谱信息，检测方法会更加复杂。算法需要同时考虑不同波段之间的相关性，通过降维或张量分解等技术提取特征，再结合空间上下文信息提升检测精度。这类方法对处理高维数据有很好的适应性，能有效抑制噪声并提高异常目标的区分度。

性能优异的关键往往在于算法对图像特征的适应性表示以及对计算效率的优化。通过结合空间-光谱联合分析，这类方法在实际应用中表现出较高的准确性和鲁棒性，适用于资源勘探、环境监测、工业质检等多个领域。