基于非负—平滑约束的高光谱稀疏表示目标检测算法研究

摘要

在基于空谱约束的高光谱稀疏表示(Sparse Representation with Smoothness Constraint,SR-S)目标检测算法的基础上,结合非负稀疏编码理论,提出了基于非负—平滑约束的高光谱稀疏表示(Sparse Representation with Non-negative Smoothness Constraint,SR-NNS)目标检测算法.该方法能更好地模拟初级视觉系统主视皮层V1区简单细胞感受视野的行为,使得求解的稀疏向量具有更明确的物理意义及更强的表达能力.实验结果表明,该方法求得的稀疏向量稀疏度更低、原子贡献度更集中,同时保持了很好的目标检测效果.