基于稀疏表示的高光谱目标检测算法研究进展

• 作者: 严阳 华文深 张炎 王强辉
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱图像 目标检测 稀疏表示 基本原理
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 综合评述
• 页码范围: 7-13
• 页数: 7页
• 分类号: TN249
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2020.05.007

摘要

高光谱图像是一种具有空间信息和光谱信息的三维图像,具有“图谱合一”的特点.其光谱分辨率达到10 nm以下,图像中像元的光谱信息是近似连续的,由于光谱信息充分反映了地物的性质,因此,可以通过高光谱图像中的光谱信息对不同的地物进行区分,将图像中的占绝大部分的地物判定为背景、占小部分的判定为目标,这就是目标检测的含义.近年来,基于稀疏表示的算法被应用的目标检测领域中,与其他算法相比,不需要对数据统计模型进行假设,并且可以线性构建图像中像元数据,取得了较好的效果.介绍了稀疏表示算法的基本原理,并对近几年改进的稀疏表示算法进行梳理,分析了各算法的优缺点,最后对稀疏表示算法存在的不足进行总结,并对前景做出展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	华文深	陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系	13	17	3.0	4.0
2	严阳	陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系	9	17	3.0	4.0
3	张炎	陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系	11	7	2.0	2.0
4	王强辉	陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系	5	0	0.0	0.0