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利用NSCT和空间聚类的高光谱图像全局异常检测
利用NSCT和空间聚类的高光谱图像全局异常检测
作者:
张晨洁
江帆
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
异常检测
NSCT
空间聚类
支持向量数据描述
摘要:
在复杂背景干扰下,高光谱图像异常检测虚警率较高.针对这一问题,提出了结合非下采样contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)和空间聚类的基于支持向量数据描述(support voctor data description,SVDD)的异常检测算法.首先通过对高光谱数据进行NSCT分解,得到含有绝大部分背景信息的低频图像,与原始图像进行差运算,获取背景残差图像,以此抑制背景信息的干扰;然后采用空间聚类法对低频图像进行聚类分割,获得各子区域的特征光谱作为SVDD训练样本进行背景建模,克服异常像元与图像随机噪声对SVDD背景建模的影响,同时降低计算量;最后利用得到的SVDD模型对背景残差图像进行异常检测.实验结果表明,算法抑制了复杂背景的干扰,降低了虚警率,更适用于高光谱图像全局异常检测.
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文献信息
篇名
利用NSCT和空间聚类的高光谱图像全局异常检测
来源期刊
国土资源遥感
学科
工学
关键词
高光谱图像
异常检测
NSCT
空间聚类
支持向量数据描述
年,卷(期)
2017,(2)
所属期刊栏目
技术方法
研究方向
页码范围
53-59
页数
7页
分类号
TP751
字数
4814字
语种
中文
DOI
10.6046/gtzyyg.2017.02.08
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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1
张晨洁
25
33
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4.0
2
江帆
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15
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传播情况
被引次数趋势
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空间聚类
支持向量数据描述
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研究分支
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主办单位:
中国国土资源航空物探遥感中心
出版周期:
季刊
ISSN:
1001-070X
CN:
11-2514/P
开本:
大16开
出版地:
北京学院路31号航空物探遥感中心
邮发代号:
创刊时间:
1988
语种:
chi
出版文献量(篇)
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总下载数(次)
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