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光谱角约束邻域联合稀疏表示高光谱图像目标检测

         

摘要

随着传感器性能的提升,目标检测已成为高光谱图像的重要应用之一.高光谱图像空间分辨率的提升,使得目标检测算法除了可以利用丰富的光谱信息外还可以有效的结合图像的空间信息.提出了一种光谱角约束的空间邻域联合稀疏表示高光谱图像目标检测算法,图像上相邻像元在很大概率上归属为同一类地物,应该具有相似的光谱曲线,可以进行多任务联合稀疏表示,但在地物边界处,相邻像元不再归属为同一类地物,这时可以利用光谱角进行先验判断,排除异类地物的影响.分别通过仿真数据和真实数据进行了实验验证,结果表明所提出的方法可以有效提高高光谱图像目标检测的准确性,降低虚警率.

著录项

  • 来源
    《工业控制计算机》 |2018年第6期|48-4951|共3页
  • 作者

    孙大鹏; 谢锋; 舒嵘;

  • 作者单位

    中国科学院上海技术物理研究所;

    中国科学院空间主动光电技术重点实验室;

    上海 200083;

    中国科学院大学;

    北京 100049;

    上海科技大学;

    上海 200120;

    中国科学院上海技术物理研究所;

    中国科学院空间主动光电技术重点实验室;

    上海 200083;

    中国科学院上海技术物理研究所杭州大江东空间信息技术研究院;

    浙江 杭州 311225;

    中国科学院上海技术物理研究所;

    中国科学院空间主动光电技术重点实验室;

    上海 200083;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    目标检测; 光谱角; 联合稀疏表示; 空间邻域;

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