基于孪生网络的可迁移高光谱图像异常检测方法和装置

本申请涉及一种基于孪生网络的可迁移高光谱图像异常检测方法、装置、存储介质和计算机设备，将对带有异常目标的场景拍摄得到的图像数据分为包含多个类别数据的训练集和只包含异常目标和背景像素的测试集，然后分别利用双窗口构造像素对，生成对应的训练数据集和测试数据集。对训练数据集进行降维处理，融合相邻波段的信息，并基于降维后的训练数据集进行CNN网络训练，生成孪生网络模型。根据测试数据集和孪生网络模型进行模型推理，识别出异常目标，有效提高了检测精度。而且采用内外窗的思想丰富训练样本，然后融合相邻波段的信息进行CNN网络训练，可以减少处理时间，提升迁移能力，能适应多样化应用场景。