基于光谱解译的高光谱图像奇异检测算法

• 作者: 刘颖 张晔 谷延锋 贾友华
• 来源期刊: 红外与毫米波学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱图像 奇异检测 主成分分析
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 473-477
• 页数: 5页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 5202字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-9014.2006.06.018

摘要

奇异检测是高光谱图像的重要应用之一.针对目前研究中存在的问题,提出了一种新的基于光谱解译的奇异目标检测算法,用于高光谱图像处理.该算法利用光谱解译技术有效地实现了目标信息和复杂背景的分离,很好地抑制了背景对检测的干扰.解译后的误差数据仅包含丰富的目标信息且更好地服从高斯分布.利用主成分分析对解译误差数据进行变换,根据高阶统计量,定义局部平均奇异度来选择对于奇异检测最有效的主分量,并利用RX算子完成最终检测.为验证算法的有效性,利用真实的AVIRIS数据进行了仿真实验.结果表明该算法能够较大地改进经典RX算法的检测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晔	哈尔滨工业大学信息工程系	108	943	17.0	25.0
2	谷延锋	哈尔滨工业大学信息工程系	24	349	11.0	18.0
3	刘颖	哈尔滨工业大学信息工程系	52	445	13.0	20.0
4	贾友华	哈尔滨工业大学信息工程系	1	36	1.0	1.0