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利用小波分解和顶点成分分析的高光谱异常检测
被引量:
5
1
作者
孟强强
杨桄
+2 位作者
孙嘉成
雷忠祥
卢珊
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第6期1152-1157,共6页
针对高光谱图像复杂背景影响异常检测结果的问题,提出了一种新的抑制背景的异常检测算法。首先对高光谱图像采用小波分解,将高光谱图像分解成高频图像和低频图像;然后使用顶点成分分析(VCA)方法提取高频图像的端元光谱图;最后使用光谱...
针对高光谱图像复杂背景影响异常检测结果的问题,提出了一种新的抑制背景的异常检测算法。首先对高光谱图像采用小波分解,将高光谱图像分解成高频图像和低频图像;然后使用顶点成分分析(VCA)方法提取高频图像的端元光谱图;最后使用光谱角匹配(SAM)技术对高光谱图像进行异常检测。实验结果表明,KRX算法相比,本文算法像素目标个数增加32.35%;虚拟个数减少12.12%,计算时间少2个数量级;本文方法的ROC曲线一直位于KRX、PCA-KPX算法的异常检测方法之上,有利于高光谱图像的实时异常检测应用。
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关键词
高光谱图像
小波分解
顶点成分分析
异常检测
原文传递
题名
利用小波分解和顶点成分分析的高光谱异常检测
被引量:
5
1
作者
孟强强
杨桄
孙嘉成
雷忠祥
卢珊
机构
空军航空大学
东北师范大学地理科学学院
出处
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第6期1152-1157,共6页
基金
国家自然科学基金(41001258)资助项目
文摘
针对高光谱图像复杂背景影响异常检测结果的问题,提出了一种新的抑制背景的异常检测算法。首先对高光谱图像采用小波分解,将高光谱图像分解成高频图像和低频图像;然后使用顶点成分分析(VCA)方法提取高频图像的端元光谱图;最后使用光谱角匹配(SAM)技术对高光谱图像进行异常检测。实验结果表明,KRX算法相比,本文算法像素目标个数增加32.35%;虚拟个数减少12.12%,计算时间少2个数量级;本文方法的ROC曲线一直位于KRX、PCA-KPX算法的异常检测方法之上,有利于高光谱图像的实时异常检测应用。
关键词
高光谱图像
小波分解
顶点成分分析
异常检测
Keywords
hyperspectral image wavelet decomposition vertex component analysis(vca) anomaly detection
分类号
TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用小波分解和顶点成分分析的高光谱异常检测
孟强强
杨桄
孙嘉成
雷忠祥
卢珊
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
5
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
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