發(fā)布時間：2017-08-19 09:08

  本文關鍵詞：基于低秩表示和學習字典的高光譜圖像異常探測

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【摘要】：提出一種基于低秩表示和學習字典的高光譜遙感圖像異常探測算法.相對于其它低秩矩陣分解方法如魯棒主成分分析,低秩表示方法更為契合高光譜圖像的線性混合模型.該算法將低秩表示模型應用到高光譜圖像異常探測問題上來,引入表征背景信息的學習字典,大大增強了低秩表示模型對初始參數(shù)的魯棒性.仿真和實際高光譜數(shù)據(jù)的實驗結果表明,所提出的算法有效地提高了異常的探測率,同時對初始參數(shù)具有較好的魯棒性,可以作為一種解決高光譜圖像異常探測的有效手段.
【作者單位】： 復旦大學電磁波信息科學教育部重點實驗室;北京師范大學地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室;復旦大學信息學院智慧網(wǎng)絡與系統(tǒng)研究中心;
【關鍵詞】： 高光譜圖像 異常探測 低秩矩陣分解 低秩表示 學習字典
【基金】：國家自然科學基金(61572133) 北京師范大學地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室開放基金(2015-KF-01)~~
【分類號】：TP751
【正文快照】： 引言 高光譜遙感圖像具有光譜分辨率高、圖譜合一的特點,在地物目標探測領域具有獨特的優(yōu)勢,可以應用于環(huán)境監(jiān)測、軍事偵察等領域.在實際情況下,研究者往往很難獲取目標類別的光譜特性.因此無 需先驗知識的高光譜圖像異常探測算法在近年來得到了快速的發(fā)展[1]. 高光譜圖像

【相似文獻】

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