利用NSCT和空间聚类的高光谱图像全局异常检测

来源 :国土资源遥感 | 被引量 : 4次 | 上传用户：Jssw3_4

【摘要】

：

在复杂背景干扰下,高光谱图像异常检测虚警率较高。针对这一问题,提出了结合非下采样contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)和空间聚类的基于支持向量数据描述(support voctor data description,SVDD)的异常检测算法。首先通过对高光谱数据进行NSCT分解,得到含有绝大部分背景信息的低频图像,与原始图像进行差

【作者】

：

江帆张晨洁

【机构】

：

苏州工业园区工业技术学校,长春理工大学

【出处】

：

国土资源遥感

【发表日期】

：

2017年02期

【关键词】

：

高光谱图像异常检测 NSCT 空间聚类支持向量数据描述 hyperspectral imagery anomaly detection NSCT s

【基金项目】

：

江苏省教育科学“十二五”规划2015年度课题“基于核心素养的信息技术内容体系重构及教学研究”（编号： B-a/2015/01/012）资助

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