论文摘要
异常目标检测在高光谱图像（HSI）处理领域发挥越来越重要的作用。低秩稀疏矩阵分解算法（LRaSMD）可将背景和异常区分开,可以极大地减弱异常目标对背景的污染。基于此,提出一种基于低秩稀疏矩阵分解和稀疏字典表达（LRaSMD-SR）的高光谱异常目标检测算法,通过LRaSMD的方式获取背景集,通过稀疏表达的方式从背景集中构建背景字典模型,最后通过计算重构误差来检测异常点。该算法在模拟和真实数据上都进行了有效性验证,实验结果证明LRaSMD-SR算法具有非常好的异常目标检测性能。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张晓慧,郝润芳,李廷鱼
关键词: 遥感,异常检测,高光谱图像,低秩稀疏矩阵分解,稀疏字典表达
来源: 激光与光电子学进展 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 太原理工大学信息与计算机学院
分类号: TP751
页码: 234-240
总页数: 7
文件大小: 922K
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标签：遥感论文; 异常检测论文; 高光谱图像论文; 低秩稀疏矩阵分解论文; 稀疏字典表达论文;