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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于背景纯化和光谱差异引导的高光谱异常检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117495809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311465972.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于背景纯化和光谱差异引导的高光谱异常检测方法是由向培;李翀钰;宋江鲁奇;王顺;赵哲;晏昊;甘长国;朱贺隆;罗云麟;王珂;周慧鑫;秦翰林;王炳健设计研发完成，并于2023-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于背景纯化和光谱差异引导的高光谱异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于背景纯化和光谱差异引导的高光谱异常检测方法，首先采用基于多重光谱统计特性的背景纯化方法对高光谱图像进行背景纯化得到近似纯净的样本；其次，将上一步得到的样本输入到深度自编码器网络中进行训练，训练完毕后再次输入高光谱图像，得到重构样本，并利用l2范数计算重构误差；但是上一步得到的特征分离基准图中，仍然会存在异常部位漏检的现象，这一点说明在原始的高光谱数据集中有一部分的异常目标和背景的光谱区别不大，对于这个问题，本发明引入光谱差异引导方法对上一步中提出的差异进行扩大；最后，利用马氏距离计算光谱差异引导结果的异常概率，得到异常检测结果。

本发明授权基于背景纯化和光谱差异引导的高光谱异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于背景纯化和光谱差异引导的高光谱异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，利用多重光谱的统计特性，建立基于超像素分割和密度聚类的背景纯化方法； 步骤2，使用所述背景纯化方法对高光谱图像进行背景纯化处理，得到近似纯净背景样本，输入至深度自编码器网络中进行训练，获得深度自编码器网络的权重和偏置；其中d和n分别表示光谱维数和像素个数，xi表示高光谱图像中的第i个像素； 步骤3，网络训练完毕后，输入高光谱图像H至深度自编码器网络中，获得重构高光谱图像H0，然后计算H0与H之间的重构误差，获得特征分离基准图Rpre； 步骤4，在光谱差异引导方法中，对高光谱图像H进行分数傅里叶变换，得到特征分离结果HFr； 步骤5，通过光谱差异引导的特征分离方法，从特征分离基准图Rpre中得到特征分离权重向量WR，WR与HFr结合获得光谱差异引导结果；方法为： 将特征分离基准图Rpre转换为特征分离权重向量WR，其中的元素wr由Rpre中的像素rpre计算得到 式中，是调节特征分离程度的系数； 再以WR优化内在特征分离结果HFr，得到光谱差异引导结果，表示为 步骤6，计算所述光谱差异引导结果中每一个像素的异常概率，所有异常概率即为检测结果Ylast。

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