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基于协峭度张量的高光谱图像异常检测
被引量：
4
1
作者
孟令博
耿修瑞
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第1期150-155,共6页
高光谱图像中的异常像元往往具有在图像中出现的概率低和游离于背景数据云团之外的特点,如何"自动"确定这些异常像元是高光谱遥感图像处理中的一个重要研究方向。经典的高光谱异常检测方法一般从图像的统计特性入手,广泛应用...
高光谱图像中的异常像元往往具有在图像中出现的概率低和游离于背景数据云团之外的特点,如何"自动"确定这些异常像元是高光谱遥感图像处理中的一个重要研究方向。经典的高光谱异常检测方法一般从图像的统计特性入手,广泛应用的RXD异常检测算法通过计算图像的2阶统计特征,可以直接给出异常点的分布情况,算法复杂度低,但缺点是没有考虑到图像的高阶统计信息。基于独立成分分析的异常检测算法虽然考虑了高阶统计量对异常点的敏感性,但需要反复迭代提取异常成分后,再对提取后的成分进行异常检测。该文提出一种基于协峭度张量的异常检测算法,该算法不需要事先提取异常成分,可以直接对观测像元进行逐一检测,从而给出异常点的分布情况。基于模拟数据和真实数据的实验结果表明,该方法能够在检测出异常像元的同时更好地压制背景信息、减小虚警率,从而提高异常检测精度。
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关键词
高光谱图像
异常检测
高阶统计
协峭度张量
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职称材料
一种改进的基于峭度指标的FastICA算法
被引量：
5
2
作者
孟令博
耿修瑞
杨炜暾
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2019年第3期410-416,共7页
基于峭度指标的FastICA算法具有较快的收敛速度和较高的计算效率,被广泛应用于多光谱图像的特征提取。经典的FastICA算法基于固定点迭代法得到图像的各个独立成分,在迭代过程中,每一个独立成分的求解都需要所有像元的参与。因此,当数据...
基于峭度指标的FastICA算法具有较快的收敛速度和较高的计算效率,被广泛应用于多光谱图像的特征提取。经典的FastICA算法基于固定点迭代法得到图像的各个独立成分,在迭代过程中,每一个独立成分的求解都需要所有像元的参与。因此,当数据量较大或图像中像元较多时,FastICA的计算量很大,此时它的速度优势就会大打折扣。遥感数据一般都具有较大的尺寸,因此如何将FastICA直接应用于遥感数据,是一个具有实际意义的问题。通过引入多光谱图像协峭度张量的概念,将FastICA的固定点迭代问题转化为代数形式的张量计算,避免每次迭代过程中需所有像元参与的缺陷,因而大大降低计算复杂度。多光谱图像实验结果表明,该算法明显快于传统的基于峭度指标的FastICA算法。
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关键词
FASTICA
高阶统计特性
峭度
指标
协峭度张量
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职称材料
改进的主峭度分析算法及其在高光谱图像小目标检测中的应用
被引量：
2
3
作者
孟令博
耿修瑞
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第12期2855-2861,共7页
由于高光谱图像维数较高,因而在利用高光谱图像进行目标检测之前会先进行数据降维。主成分分析变换和最大噪声成分变换是高光谱图像处理领域最为经典和常用的两种降维方法。它们以图像的方差和信噪比为指标进行降维,是基于二阶统计信息...
由于高光谱图像维数较高,因而在利用高光谱图像进行目标检测之前会先进行数据降维。主成分分析变换和最大噪声成分变换是高光谱图像处理领域最为经典和常用的两种降维方法。它们以图像的方差和信噪比为指标进行降维,是基于二阶统计信息的方法。小目标由于其本身的特点可能会被经过该类方法降维后舍弃掉,而基于高阶统计特性的主峭度分析算法能够很好的解决这类问题。该方法能够提取基于二阶统计信息进行降维后无法保持的小目标信息,从而有效的检测到小目标。但主峭度分析算法的收敛速度较慢、计算时间较长,因而本文提出了一种改进的主峭度分析算法,改进的主峭度分析算法可以提高算法的收敛速度、减少算法的迭代次数。仿真实验表明,改进的主峭度分析算法能够缩短计算时间,提高算法的收敛速度。
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关键词
高光谱图像
小目标探测
协峭度张量
主
峭度
分析算法
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职称材料
题名
基于协峭度张量的高光谱图像异常检测
被引量：
4
1
作者
孟令博
耿修瑞
机构
中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室
中国科学院电子学研究所
中国科学院大学
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第1期150-155,共6页
文摘
高光谱图像中的异常像元往往具有在图像中出现的概率低和游离于背景数据云团之外的特点,如何"自动"确定这些异常像元是高光谱遥感图像处理中的一个重要研究方向。经典的高光谱异常检测方法一般从图像的统计特性入手,广泛应用的RXD异常检测算法通过计算图像的2阶统计特征,可以直接给出异常点的分布情况,算法复杂度低,但缺点是没有考虑到图像的高阶统计信息。基于独立成分分析的异常检测算法虽然考虑了高阶统计量对异常点的敏感性,但需要反复迭代提取异常成分后,再对提取后的成分进行异常检测。该文提出一种基于协峭度张量的异常检测算法,该算法不需要事先提取异常成分,可以直接对观测像元进行逐一检测,从而给出异常点的分布情况。基于模拟数据和真实数据的实验结果表明,该方法能够在检测出异常像元的同时更好地压制背景信息、减小虚警率,从而提高异常检测精度。
关键词
高光谱图像
异常检测
高阶统计
协峭度张量
Keywords
Hyperspectral imagery
Anomaly detection
Higher-order statistical
Cokurtosis tensor
分类号
TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
一种改进的基于峭度指标的FastICA算法
被引量：
5
2
作者
孟令博
耿修瑞
杨炜暾
机构
中国科学院电子学研究所中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室
中国科学院大学
出处
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2019年第3期410-416,共7页
基金
国家自然科学基金(41601402
41701539)资助
文摘
基于峭度指标的FastICA算法具有较快的收敛速度和较高的计算效率,被广泛应用于多光谱图像的特征提取。经典的FastICA算法基于固定点迭代法得到图像的各个独立成分,在迭代过程中,每一个独立成分的求解都需要所有像元的参与。因此,当数据量较大或图像中像元较多时,FastICA的计算量很大,此时它的速度优势就会大打折扣。遥感数据一般都具有较大的尺寸,因此如何将FastICA直接应用于遥感数据,是一个具有实际意义的问题。通过引入多光谱图像协峭度张量的概念,将FastICA的固定点迭代问题转化为代数形式的张量计算,避免每次迭代过程中需所有像元参与的缺陷,因而大大降低计算复杂度。多光谱图像实验结果表明,该算法明显快于传统的基于峭度指标的FastICA算法。
关键词
FASTICA
高阶统计特性
峭度
指标
协峭度张量
Keywords
FastICA
high order statistics
kurtosis index
cokurtosis tensor
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
改进的主峭度分析算法及其在高光谱图像小目标检测中的应用
被引量：
2
3
作者
孟令博
耿修瑞
机构
中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室
中国科学院电子学研究所
中国科学院大学
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第12期2855-2861,共7页
基金
国家自然科学基金(41601402)资助课题
文摘
由于高光谱图像维数较高,因而在利用高光谱图像进行目标检测之前会先进行数据降维。主成分分析变换和最大噪声成分变换是高光谱图像处理领域最为经典和常用的两种降维方法。它们以图像的方差和信噪比为指标进行降维,是基于二阶统计信息的方法。小目标由于其本身的特点可能会被经过该类方法降维后舍弃掉,而基于高阶统计特性的主峭度分析算法能够很好的解决这类问题。该方法能够提取基于二阶统计信息进行降维后无法保持的小目标信息,从而有效的检测到小目标。但主峭度分析算法的收敛速度较慢、计算时间较长,因而本文提出了一种改进的主峭度分析算法,改进的主峭度分析算法可以提高算法的收敛速度、减少算法的迭代次数。仿真实验表明,改进的主峭度分析算法能够缩短计算时间,提高算法的收敛速度。
关键词
高光谱图像
小目标探测
协峭度张量
主
峭度
分析算法
Keywords
hyperspectral image
small target detection
cokurtosis tensor
principal kurtosis analysis
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于协峭度张量的高光谱图像异常检测
孟令博
耿修瑞
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种改进的基于峭度指标的FastICA算法
孟令博
耿修瑞
杨炜暾
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2019
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
改进的主峭度分析算法及其在高光谱图像小目标检测中的应用
孟令博
耿修瑞
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018
2
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职称材料
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