【摘 要】
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稀疏表示的引入为高光谱遥感图像的目标检测提供了新途径,但在其检测过程中,由于过完备字典的构造是直接从高光谱图像中进行获取的,存在不确定性因素且无法实现对亚像元的准
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61405041,61571145);中央高校基本科研业务费面向国家重大需求培育计划项目(GK2080260167)
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稀疏表示的引入为高光谱遥感图像的目标检测提供了新途径,但在其检测过程中,由于过完备字典的构造是直接从高光谱图像中进行获取的,存在不确定性因素且无法实现对亚像元的准确检测。针对上述问题,本文提出了一种基于字典重构的高光谱图像亚像元目标检测算法。该算法利用无监督方法进行过完备字典的构造,确保过完备字典中包含部分目标像元的光谱信息,同时引入二元对立假设模型实现对高光谱图像中亚像元目标的检测。对模拟及真实高光谱遥感图像数据进行实验仿真,通过对实验结果三维图、ROC曲线以及AUC值的对比分析,得出本文所提出的算法,
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