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基于多尺度分解的超光谱图像异常检测
被引量：
5
1
作者
秦翰林
姚柯柯
+3 位作者
程茂林
周慧鑫
张翔
赖睿
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期327-330,共4页
提出了一种基于多尺度分解的超光谱图像异常检测算法。在目标和背景均未知的前提下,利用光谱和空间两种信息完成对异常目标信号的定位,从而实现超光谱遥感数据中异常目标检测。首先利用非下采样塔式变换对超光谱图像进行分解,将其划分...
提出了一种基于多尺度分解的超光谱图像异常检测算法。在目标和背景均未知的前提下,利用光谱和空间两种信息完成对异常目标信号的定位,从而实现超光谱遥感数据中异常目标检测。首先利用非下采样塔式变换对超光谱图像进行分解,将其划分为不同尺度子块;然后依据超光谱图像同一波段不同尺度空间内相邻系数的相关性,采用不同波段各个尺度空间的反锐化掩模方法优化背景数据分布,从而抑制异常数据对背景的干扰;最后利用设计的核RX算子得到异常目标检测结果。为验证方法的有效性,利用真实和模拟的AVIRIS数据进行了实验,并与经典RX算法相比较,实验结果表明,基于非下采样塔式分解的异常检测方法具有更好的检测性能和较低的虚警。
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关键词
超光谱图像
异常检测
非下采样塔式分解
核RX算法
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职称材料
题名
基于多尺度分解的超光谱图像异常检测
被引量：
5
1
作者
秦翰林
姚柯柯
程茂林
周慧鑫
张翔
赖睿
机构
西安电子科技大学技术物理学院
中国兵器工业
西安电子科技大学微电子学院
出处
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期327-330,共4页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金项目(72105623
72104810)
国家自然科学基金项目(60902080)
文摘
提出了一种基于多尺度分解的超光谱图像异常检测算法。在目标和背景均未知的前提下,利用光谱和空间两种信息完成对异常目标信号的定位,从而实现超光谱遥感数据中异常目标检测。首先利用非下采样塔式变换对超光谱图像进行分解,将其划分为不同尺度子块;然后依据超光谱图像同一波段不同尺度空间内相邻系数的相关性,采用不同波段各个尺度空间的反锐化掩模方法优化背景数据分布,从而抑制异常数据对背景的干扰;最后利用设计的核RX算子得到异常目标检测结果。为验证方法的有效性,利用真实和模拟的AVIRIS数据进行了实验,并与经典RX算法相比较,实验结果表明,基于非下采样塔式分解的异常检测方法具有更好的检测性能和较低的虚警。
关键词
超光谱图像
异常检测
非下采样塔式分解
核RX算法
Keywords
hyperspectral image
anomaly detection
nonsubsampled pyramid decomposition
kernel RX algorithm
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
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1
基于多尺度分解的超光谱图像异常检测
秦翰林
姚柯柯
程茂林
周慧鑫
张翔
赖睿
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
5
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参考文献
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