基于端元提取的高光谱异常目标检测

• 作者: 何高攀 孟强强 张筱晗 杨桄 黄俊华
• 来源期刊: 红外技术
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱图像 异常检测 端元提取 小波分解 正交子空间投影
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 图像处理与仿真
• 页码范围: 836-841
• 页数: 6页
• 分类号: TP751
• 字数: 3576字
• 语种: 中文

摘要

针对高光谱图像混合像元影响异常检测效果的问题，提出了一种基于端元提取的异常检测算法。该算法采用小波分解，将原始高光谱图像分解为高频信息图像和低频信息图像，舍弃低频信息图像，只利用高频信息图像，从而抑制了背景，突出了目标；然后使用正交子空间投影（OSP）方法提取图像的端元光谱；最后根据提取的端元光谱，采用光谱角匹配（SAM）技术完成高光谱图像的异常检测。为了验证本文方法的有效性，利用 AVIRIS 高光谱数据进行了仿真实验，取得了较好的检测效果。与其他算法相比，结果表明，本文算法的检测性能明显优于传统算法，既降低了虚警率，又大大缩短了计算时间，适用于实时的高光谱图像异常目标检测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨桄		66	522	13.0	21.0
2	张筱晗		9	28	3.0	5.0
3	黄俊华		8	24	3.0	4.0
4	孟强强		10	60	4.0	7.0
5	何高攀		6	14	2.0	3.0