基于近似目标后验信息的高光谱异常检测

作者：赵春晖; 王鑫鹏; 姚浙峰高光谱图像异常检测近似目标光谱约束能量最小化实用性

摘要：针对异常检测算法检测精度远低于目标检测算法的问题,提出一种基于近似目标后验信息的高光谱异常检测算法. 该算法首先利用基于低秩和稀疏矩阵分解算法（LRSM D）对原始图像进行异常检测,将检测结果中的异常像元求取平均作为近似目标光谱,最后利用近似目标对原始图像进行约束能量最小化（C E M ）匹配检测. 为验证所提算法的有效性,分别用两幅真实高光谱图像进行仿真实验. 实验结果表明,与LR SM D算法相比,新算法能够有效地抑制虚假目标,显著地提高异常目标的检测性能.

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