西安电子科技大学李欢获国家专利权
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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于空-谱联合显著性特征表达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：CN115393711B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210972870.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于空-谱联合显著性特征表达的高光谱异常检测方法是由李欢;刘志宇;宋江鲁奇;周慧鑫;唐骏;滕翔;杨庆友;王财顺;梅峻溪;白宇婷;于跃;罗云麟;甘长国;朱贺隆;张伟鹏设计研发完成，并于2022-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于空-谱联合显著性特征表达的高光谱异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于高光谱图像的异常检测方法，本发明基于空‑谱联合显著性特征表达的方法对高光谱图像进行异常检测。具体方法包括：首先通过联合双窗结构与改进光谱距离计算的光谱特征提取方法完成光谱特征的提取，同时通过基于数据降维与曲率滤波的空间特征提取方法完成空间特征的提取，其次联合两种不同属性特征获得空‑谱初始特征。最后通过基于前后文感知的高光谱显著性检测方法进行异常检测，从而获得异常检测结果。
本发明授权一种基于空-谱联合显著性特征表达的高光谱异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空-谱联合显著性特征表达的高光谱图像的异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，对原始高光谱图像采用双窗口结构进行背景估算，计算局部背景和待测像素之间的光谱距离； 步骤2，通过滑动双窗口结构计算每一个像素对应光谱维度与周围背景之间的相对光谱差异，得到初始光谱特征图； 步骤3，通过主成分分析法，去除原始高光谱图像中的冗余信息得到多个波段的降维后图像，然后对多个波段的降维后图像进行加权融合，得到融合的降维后图像； 步骤4，对融合的降维后图像，采用全变分曲率滤波进行能量最小化计算，获得高光谱初始空间特征图，即二维地物分布特征图； 步骤5，将步骤2得到的初始光谱特征图与步骤4得到的高光谱初始空间特征图进行融合，获得高光谱空-谱初始联合特征图； 步骤6，采用基于前后文感知的高光谱显著性异常特征检测方法对步骤5得到的高光谱空-谱初始联合特征图中的目标进行检测，得到检测结果。
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