高光谱图像异常目标检测算法研究进展

• 作者: 成宝芝 赵春晖 张丽丽
• 来源期刊: 电光与控制
• 关键词: 高光谱图像 异常目标检测 稀疏表示 张量分解
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 综述与评论|Reviews
• 页码范围: 56-59,65
• 页数: 5页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-637X.2021.05.013

摘要

高光谱图像在国防军事和民用领域都有大量的应用,特别是异常目标检测不需要任何先验信息,使其成为高光谱图像处理和信息提取的关键技术和研究热点之一.通过系统的梳理、分析和研究,对现有的异常目标检测算法进行了深入的归纳和总结,并对高光谱图像异常目标检测涉及到的关键问题、未来的技术发展方向(如稀疏表示、张量分解和深度学习等)以及算法存在的问题进行了分析评价,提出了一些具有创新性的观点并预测了未来的研究趋势.