【摘 要】
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针对RX异常目标检测算法对高光谱图像异常目标检测精度低和虚警率高的问题。提出一种充分利用高光谱图像的空间信息和光谱信息,并联合高光谱图像自身存在的稀疏特性,对经典RX
【机 构】
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大庆师范学院机电工程学院,哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61571145);教育部产教联合基金项目(2017B00001)
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针对RX异常目标检测算法对高光谱图像异常目标检测精度低和虚警率高的问题。提出一种充分利用高光谱图像的空间信息和光谱信息,并联合高光谱图像自身存在的稀疏特性,对经典RX异常检测算法进行改进,得到一种新的稀疏RX异常目标检测算法。通过利用空间预处理方法抑制背景数据信息,使异常目标点突出,然后利用双边滤波方法再次对高光谱图像进行滤波处理,滤除噪声干扰对高光谱图像的影响;在此基础上,利用稀疏表示理论,计算高光谱图像的稀疏差异指数,再利用稀疏差异指数重构一个高光谱图像数据向量,最后利用RX方法进行异常目标检测,得到异常目标检测结果。利用高光谱图像进行仿真验证,能够得到算法的检测精度高、虚警率低和鲁棒性好。
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