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基于顶点成分分析的高光谱图像低概率异常检测方法研究

         

摘要

用低概率检测(LPD)方法对小概率异常进行检测时,由于在低频空间中选取正交向量作为背景光谱,使得小概率异常检测受噪声影响较大,存在漏检率较高的缺点.提出用顶点成分分析(VCA)算法提取端元光谱作为背景光谱,并将观测光谱向量投影到背景光谱张成空间的正交子空间中,从而有效抑制背景、突出目标进行异常检测.通过对高光谱原始数据的仿真分析,该检测方法降低了漏检率,提高了检测能力.

著录项

  • 来源
    《宇航学报》 |2007年第5期|1262-1265|共4页
  • 作者

    张立燕; 谌德荣; 陶鹏;

  • 作者单位

    北京理工大学宇航科学技术学院航天测试测控实验室,北京,100081;

    首都师范大学资源环境与旅游学院,三维信息获取与应用教育部重点实验室,资源环境与地理信息系统北京市重点实验室,北京,100037;

    北京理工大学宇航科学技术学院航天测试测控实验室,北京,100081;

    北京理工大学宇航科学技术学院航天测试测控实验室,北京,100081;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 数字处理;
  • 关键词

    高光谱图像; 异常检测; 顶点成分分析;

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