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Simulation for Anomaly Targets in Hyper-Spectral Remote Sensing Images

机译：高光谱遥感影像中异常目标的模拟

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Anomaly detection plays a major role in hyper-spectral remote sensing target detection algorithms. The power of anomaly detection in these algorithms is its independence from prior knowledge about the target's spectrum and the insensitivity to atmospheric corrections on the hyper-spectral image. This article describes a simulation for anomaly targets in hyper-spectral images. The simulation is based on mathematical concepts of statistical anomaly detection algorithms that model the background and discriminate anomalies from background pixels in the hyper-spectral images. With this simulation, anomaly detection algorithms can be tested and redeveloped to cope with anomaly targets of different strengths in order to improve their performance. (C) 2014 Society for Imaging Science and Technology.
机译：异常检测在高光谱遥感目标检测算法中起着重要作用。这些算法中异常检测的能力在于它独立于目标光谱的先验知识以及对高光谱图像上大气校正的不敏感性。本文介绍了高光谱图像中异常目标的模拟。该模拟基于统计异常检测算法的数学概念，该算法对背景建模并从高光谱图像中将异常与背景像素区分开。通过此模拟，可以测试并重新开发异常检测算法，以应对不同强度的异常目标，从而提高其性能。 （C）2014年影像科学与技术学会。

著录项

  • 来源
    《Journal of Imaging Science and Technology》 |2014年第6期|060401.1-060401.4|共4页
  • 作者

    Hadas Zadok;

  • 作者单位

    Elbit Syst Intelligence & Electroopt Elop, POB 1165, IL-76111 Rehovot, Israel;

  • 收录信息
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