【摘 要】
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针对RX算法中局部背景协方差矩阵估计的局限性,提出一种改进的RX(I-RX)异常检测算法。基于奇异值分解(SVD),将高光谱图像投影到背景的正交子空间上,获得仅包含噪声和异常的残
【机 构】
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电子工程学院脉冲功率激光技术国家重点实验室; 电子工程学院;
【基金项目】
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安徽省自然科学基金(070415217)
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针对RX算法中局部背景协方差矩阵估计的局限性,提出一种改进的RX(I-RX)异常检测算法。基于奇异值分解(SVD),将高光谱图像投影到背景的正交子空间上,获得仅包含噪声和异常的残留图像。在此基础上,通过计算各样本的空间秩深度将残留图像划分为噪声背景和潜在异常两个样本集,利用噪声背景集估计整幅图像的背景协方差矩阵,并将潜在异常集作为测试样本进行异常检测。对模拟数据和真实高光谱数据进行了实验仿真,ROC曲线表明,在相同的虚警概率下,I-RX算法的检测概率相较于RX平均提高了2倍左右。
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