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改进协同表示的高光谱图像异常检测算法
引用本文:刘万军,武小杰,曲海成,王凤.改进协同表示的高光谱图像异常检测算法[J].计算机应用研究,2018,35(12).
作者姓名:刘万军  武小杰  曲海成  王凤
作者单位:辽宁工程技术大学 软件学院,辽宁工程技术大学 软件学院,辽宁工程技术大学 软件学院,辽宁工程技术大学 软件学院
基金项目:辽宁省教育厅科学技术研究一般项目(L2015216)
摘    要:针对协同表示的高光谱图像异常检测算法中双窗口中心为异常像元同时背景字典存在同种异常像元的情况,中心像元的输出较小难以与背景区分的问题,提出一种改进协同表示的高光谱图像异常检测算法。为了减小背景字典中异常像元的权重,使用背景字典原子与均值的距离调整原子的权重,从而增大上述情况下中心像元的输出。实验结果表明,提出的算法在不同双窗口下都取得了较好的检测效果,验证了算法的有效性。

关 键 词:高光谱图像  异常检测  异常像元  协同表示  双窗口
收稿时间:2017/6/25 0:00:00
修稿时间:2018/11/1 0:00:00

Improved collaborative representation for hyperspectral imagery anomaly detection algorithm
Liu Wanjun,Wu Xiaojie,Qu Haicheng and Wang Feng.Improved collaborative representation for hyperspectral imagery anomaly detection algorithm[J].Application Research of Computers,2018,35(12).
Authors:Liu Wanjun  Wu Xiaojie  Qu Haicheng and Wang Feng
Affiliation:School of Software, Liaoning Technical University,,,
Abstract:Aiming at the problem of hyperspectral image collaborative representation anomaly detection algorithm that the output of the central pixel is small and difficult to distinguish from the background when dual window center pixel is anomalous pixel and background dictionary contains the same kind of anomalous pixels. This paper proposed an improved collaborative representation for hyperspectral imagery anomaly detection algorithm. In order to reduce the weights of the anomalous pixels in the background dictionary, using the distance between the atom and the mean of the background dictionary to adjust the weights of the atoms, so as to increase the output of the central pixel in the above conditions. Experimental results show that the proposed algorithm achieves better detection results with different dual windows, and verifies the effectiveness of the proposed algorithm.
Keywords:hyperspectral image  anomaly detection  anomalous pixel  collaborative representation  dual window
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