子空间稀疏表示高光谱异常检测新算法

• 作者: 张丽丽 成宝芝 赵春晖
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱图像 异常目标检测 子空间 稀疏表示 粒子群优化 模糊聚类 稀疏差异指数
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 640-645
• 页数: 6页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 4562字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11990/jheu.201604006

摘要

针对基于稀疏表示的高光谱异常目标检测新算法精度低的问题,提出了一种子空间稀疏表示的高光谱图像异常目标检测算法.该算法利用粒子群优化模糊C-均值聚类方法,在不改变高光谱图像光谱和空间特征的基础上,使得原始高光谱图像中具有相似特性的波段归为一类,从而将整个高光谱图像分为若干个波段子空间;利用光谱和空间协同加权稀疏差异指数公式对每一个子空间进行异常目标检测;对每个子空间的检测结果进行叠加,得到最终异常目标检测结果.利用真实的AVIRIS高光谱图像对算法进行仿真分析,结果表明该算法有较好的异常检测性能,检测精度高、虚警率低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵春晖	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	364	3419	27.0	39.0
2	成宝芝	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	42	196	5.0	12.0
6	张丽丽	大庆师范学院机电工程学院	18	32	4.0	4.0