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显著性权重RX高光谱异常点检测
Alternative TitleSaliency weighted RX hyperspectral imagery anomaly detection
刘嘉诚1,2; 王爽1; 刘伟华1; 胡炳樑1
Department光谱成像技术实验室
2019-05-25
Source Publication遥感学报
ISSN10074619;20959494
Volume23Issue:3Pages:418-430
Contribution Rank1
Abstract

高光谱图像异常点检测中,传统RX异常点检测算法忽略了空间相关性,背景估计不准确。本文提出了一种基于图像局部邻域光谱显著性分析的加权RX算法。该算法通过引入图像显著性分析,对基于概率密度为权重的图像背景建模进行改进,建立光谱显著性权重图,重新定义RX算法中的均值向量和协方差矩阵,并给不同的目标赋予不同的权值,达到优化背景估计的目的。利用合成高光谱数据和真实高光谱数据进行异常点检测实验,结果表明,对于同一组数据,本文算法检测到的异常点数比传统算法多,虚警率较低,有效地提高了检测率。

DOI10.11834/jrs.20197074
Indexed ByEI ; CSCD
Language中文
CSCD IDCSCD:6501468
EI Accession Number20192507062928
Citation statistics
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.opt.ac.cn/handle/181661/31556
Collection光谱成像技术实验室
Affiliation1.中国科学院西安光学精密机械研究所光谱成像技术重点实验室;
2.中国科学院大学
First Author Affilication中国科学院西安光学精密机械研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
刘嘉诚,王爽,刘伟华,等. 显著性权重RX高光谱异常点检测[J]. 遥感学报,2019,23(3):418-430.
APA 刘嘉诚,王爽,刘伟华,&胡炳樑.(2019).显著性权重RX高光谱异常点检测.遥感学报,23(3),418-430.
MLA 刘嘉诚,et al."显著性权重RX高光谱异常点检测".遥感学报 23.3(2019):418-430.
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