【摘 要】
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针对高光谱图像微小目标检测中存在的严重背景干扰问题,提出了一种基于背景残差数据的非线性异常检测算法.首先利用提取的背景光谱端元对图像各像元进行光谱解混,实现了目标
【机 构】
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北京理工大学机电学院,哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
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针对高光谱图像微小目标检测中存在的严重背景干扰问题,提出了一种基于背景残差数据的非线性异常检测算法.首先利用提取的背景光谱端元对图像各像元进行光谱解混,实现了目标信息和复杂背景信息的分离;接着将含有丰富目标信息的解混残差数据非线性映射到高维特征空间,可以充分挖掘高光谱图像波段间隐含的非线性信息,并在特征空间利用RX算子完成目标的检测,从而在抑制大概率背景信息的基础上有效地利用了高光谱图像波段间的非线性统计特性.为了验证算法的有效性,利用真实的AVIRIS数据进行了实验研究,并与经典RX算法、未抑制背景的特征空间核RX算法的检测结果相比较,结果表明基于背景残差数据的检测算法具有良好的检测性能和较低的虚警,且运算复杂度较低.
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