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| 基于波段选择与学习字典的高光谱图像异常探测 | |
| 引用本文： | 侯增福,刘镕源,闫柏琨,谭琨.基于波段选择与学习字典的高光谱图像异常探测[J].国土资源遥感,2019(1). |
| 作者姓名： | 侯增福 刘镕源 闫柏琨 谭琨 |
| 作者单位： | 中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室;中国自然资源航空物探遥感中心 |
| 摘 要： | 针对高光谱影像数据中存在大量冗余,传统异常探测算法应用高光谱所有波段进行探测计算量巨大的问题,提出一种基于波段相似性线性预测与学习字典的异常探测算法。该算法首先通过对波段的相似性进行线性预测,找到最不相似的波段子集;然后,利用学习字典算法获得能够表征图像背景信息的背景字典,并通过低秩分解的算法将影像分解为低秩矩阵与稀疏矩阵;最后,使用经典RXD(Reed-X detector)探测算法对稀疏影像进行异常探测。实验结果表明,该算法可以在减少计算代价、保持波段原始信息不被破坏的同时,能够较好地实现了高光谱影像的异常探测。 |
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