Python实现Local Reed-Xiaoli(LRX)高光谱目标检测算法

import scipy.io as scio
from scipy.linalg import pinv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import timedef LRX(mat, win_in, win_out):rows, cols, bands = mat.shape  # XX为图像的长度 YY为图像的高度 band为图像的波段数result = np.zeros((rows, cols))w1 = int(np.fix(win_out / 2))w2 = int(np.fix(win_in / 2))M = win_out ** 2# padding avoid edgesDataTest = np.zeros((3 * rows, 3 * cols, bands))DataTest[rows: 2 * rows, cols: 2 * cols, :] = matDataTest[rows: 2 * rows, 0: cols, :] = mat[:, cols:: -1, :]DataTest[rows: 2 * rows, 2 * cols: 3 * cols, :] = mat[:, cols:: -1, :]DataTest[0: rows, :, :] = DataTest[2 * rows:rows:-1, :, :]DataTest[2 * rows: 3 * rows, :, :] = DataTest[2 * rows:rows:-1, :, :]for i in range(cols, 2 * cols):for j in range(rows, 2 * rows):block = DataTest[j - w1: j + w1 + 1, i - w1: i + w1 + 1, :].copy()y = DataTest[j, i, :].T  # 1 x dimblock[w1 - w2: w1 + w2 + 1, w1 - w2: w1 + w2 + 1, :] = np.NANblock = np.reshape(block, (M, bands))block = np.delete(block, np.where(np.isnan(block[:, 0]))[0], axis=0)H = block.TSigma = np.dot(H, H.T)Sigma_inv = pinv(Sigma)result[j - rows][i - cols] = np.dot(np.dot(y, Sigma_inv), y.T)return resultif __name__ == '__main__':t1 = time.time()dataFile = 'Airport.mat'data = scio.loadmat(dataFile)result = LRX(data['data'], 78, 101)t2 = time.time()print('time:', round(t2 - t1, 3), 's')plt.imshow(result)plt.show()

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