光谱角匹配加权核特征空间分离变换高光谱异常检测算法

• 作者: 岳江 张毅 柏连发 陈钱 韩静
• 来源期刊: 红外与毫米波学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱 异常检测 光谱角匹配 特征空间分离变换 SAM加权KEST
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 359-365
• 页数: 7页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 5834字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1010.2013.00359

摘要

提出了一种光谱角匹配(SAM)加权核特征空间分离变换(KEST)高光谱异常检测算法.在基于核的特征空间分离变换(KEST)算法基础上,利用光谱角匹配(SAM)测度对高维特征空间中检测点邻域差异相关矩阵(DCOR)中的每个样本引入权重因子,各样本权重因子取决于该样本光谱向量与检测窗口数据中心向量夹角,从而抑制检测窗口中的病态数据,突出主成分数据的贡献,使得DCOR矩阵能够更好地描述目标、背景数据分布差异.通过理论分析和对模拟、实际数据实验比较,证明该算法较传统异常检测算法和KEST算法具有更高的检测率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈钱	南京理工大学江苏省光谱成像与智能感知重点实验室	248	2662	25.0	37.0
2	张毅	南京理工大学江苏省光谱成像与智能感知重点实验室	45	356	12.0	17.0
3	柏连发	南京理工大学江苏省光谱成像与智能感知重点实验室	39	565	14.0	23.0
4	韩静	南京理工大学江苏省光谱成像与智能感知重点实验室	15	94	5.0	9.0
5	岳江	南京理工大学江苏省光谱成像与智能感知重点实验室	8	36	4.0	5.0