【摘 要】
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高光谱图像具有光谱分辨率高的特点,包含了大量可区分不同地物的光谱信息,在异常目标探测领域具有独特的优势。高光谱的光谱维度较高,容易导致信息冗余,使高光谱图像异常目标与背景不容易被区分出来。为了解决这个问题,提出了一种改进的基于密度峰值背景纯化的高光谱图像异常目标检测算法。通过一个极限学习网络,获得一个低维的特征空间;计算双窗内像元的局部密度,滤除背景中的异常目标获得纯背景集;用协同表示算法进行异常
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61971153)。
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高光谱图像具有光谱分辨率高的特点,包含了大量可区分不同地物的光谱信息,在异常目标探测领域具有独特的优势。高光谱的光谱维度较高,容易导致信息冗余,使高光谱图像异常目标与背景不容易被区分出来。为了解决这个问题,提出了一种改进的基于密度峰值背景纯化的高光谱图像异常目标检测算法。通过一个极限学习网络,获得一个低维的特征空间;计算双窗内像元的局部密度,滤除背景中的异常目标获得纯背景集;用协同表示算法进行异常检测,避免对背景进行假设及估计。实验表明该方法AUC值更高,能更好地实现异常目标和背景的分离,有效地对高
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