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龍圖騰網(wǎng)獲悉西安郵電大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于雙分支生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的高光譜異常檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116628484B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211679411.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/214；該發(fā)明授權(quán)一種基于雙分支生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的高光譜異常檢測(cè)方法是由楊怡欣;劉思賢;楊遷遷設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-12-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于雙分支生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的高光譜異常檢測(cè)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于雙分支生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的高光譜異常檢測(cè)方法，包括：從原始高光譜圖像分解出低秩的粗糙背景矩陣和稀疏的粗糙異常矩陣；將粗糙背景矩陣和粗糙異常矩陣輸入雙分支網(wǎng)絡(luò)模型，雙分支網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)應(yīng)粗糙背景矩陣輸出重構(gòu)背景矩陣，雙分支網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)應(yīng)粗糙異常矩陣輸出重構(gòu)異常矩陣；融合重構(gòu)背景矩陣與重構(gòu)異常矩陣得到融合后的高光譜數(shù)據(jù)，利用重構(gòu)背景矩陣計(jì)算純凈的背景均值向量和背景協(xié)方差矩陣；根據(jù)背景均值向量和背景協(xié)方差矩陣，求解融合后的高光譜數(shù)據(jù)中各個(gè)光譜向量的異常響應(yīng)值；對(duì)各個(gè)光譜向量的異常響應(yīng)值執(zhí)行歸一化處理，得到整幅高光譜圖像的異常檢測(cè)結(jié)果圖。本發(fā)明增強(qiáng)背景與異常樣本之間的可區(qū)分性并且提升異常檢測(cè)精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于雙分支生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的高光譜異常檢測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于雙分支生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的高光譜異常檢測(cè)方法，其特征在于，包括： 步驟一、從原始高光譜圖像X分解出低秩的粗糙背景矩陣B2D和稀疏的粗糙異常矩陣A2D； 步驟二、將所述粗糙背景矩陣B2D和所述粗糙異常矩陣A2D輸入雙分支網(wǎng)絡(luò)模型，雙分支網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)應(yīng)所述粗糙背景矩陣B2D輸出重構(gòu)背景矩陣雙分支網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)應(yīng)所述粗糙異常矩陣A2D輸出重構(gòu)異常矩陣 步驟三、融合所述重構(gòu)背景矩陣與所述重構(gòu)異常矩陣得到融合后的高光譜數(shù)據(jù)，利用所述重構(gòu)背景矩陣計(jì)算純凈的背景均值向量和背景協(xié)方差矩陣； 步驟四、根據(jù)所述背景均值向量和所述背景協(xié)方差矩陣，采用RX檢測(cè)器算子求解所述高光譜數(shù)據(jù)中各個(gè)光譜向量的異常響應(yīng)值； 步驟五、對(duì)各個(gè)光譜向量的異常響應(yīng)值執(zhí)行歸一化處理，得到整幅高光譜圖像的異常檢測(cè)結(jié)果圖。

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