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高光谱图像自适应核联合表示异常检测
高光谱图像自适应核联合表示异常检测
作者:
凌强
唐意东
钟宇
黄树彩
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
高光谱图像
联合表示
自适应核联合表示
异常检测
摘要:
针对高光谱图像目标检测问题,提出了一种基于自适应核联合表示的高光谱图像异常检测方法.相比于稀疏表示强调系数向量的稀疏性,基于联合表示的检测算法更强调背景字典中每一原子对联合表示的贡献,并且系数求解更加简单直接;在基于向量2-范数极小化问题求解联合表示系数时,引入相似性正则化矩阵与和为1的条件对系数进行约束,以增强算法的稳定性和分辨力;进而将联合表示检测算法扩展到核空间,利用高光谱图像的局部统计特性进行核参数自适应选取,增强了核参数的局部适应性.为验证该方法的有效性,采用一幅实测高光谱图像中的两个感兴趣区域进行仿真实验,并与传统异常检测方法的检测结果进行对比分析,结果表明该方法具有较传统异常检测方法更出色的检测效果.
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稀疏表示
高光谱图像
图像分类
基于联合协同表示与SVM决策融合的高光谱图像分类研究
协同表示
高光谱图像分类
决策融合
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内容分析
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内容分析
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相关文献总数
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(/年)
文献信息
篇名
高光谱图像自适应核联合表示异常检测
来源期刊
强激光与粒子束
学科
工学
关键词
高光谱图像
联合表示
自适应核联合表示
异常检测
年,卷(期)
2015,(9)
所属期刊栏目
高功率激光与光学
研究方向
页码范围
49-55
页数
7页
分类号
TP751.1
字数
3417字
语种
中文
DOI
10.11884/HPLPB201527.091008
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
钟宇
空军工程大学大学防空反导学院
18
82
6.0
7.0
2
黄树彩
空军工程大学大学防空反导学院
120
420
9.0
11.0
3
凌强
空军工程大学大学防空反导学院
11
50
5.0
6.0
4
唐意东
空军工程大学大学防空反导学院
18
54
5.0
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引证文献(2)
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引证文献(5)
二级引证文献(5)
2020(9)
引证文献(0)
二级引证文献(9)
研究主题发展历程
节点文献
高光谱图像
联合表示
自适应核联合表示
异常检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
强激光与粒子束
主办单位:
中国工程物理研究院
中国核学会
四川核学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-4322
CN:
51-1311/O4
开本:
大16开
出版地:
四川绵阳919-805信箱
邮发代号:
62-76
创刊时间:
1989
语种:
chi
出版文献量(篇)
9833
总下载数(次)
7
总被引数(次)
61664
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