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双层协同结构改进的高光谱异常检测算法

Improved Hyperspectral Anomaly Detection Algorithm with Double Layer Collaborative Structure

作     者:李欢 赵嘉豪 刘广涵 石锦辉 宋江鲁奇 周慧鑫 Li Huan;Zhao Jiahao;Liu Guanghan;Shi Jinhui;Song Jiangluqi;Zhou Huixin

作者机构:西安电子科技大学物理学院西安710071 西安邮电大学西安710071 中国空空导弹研究院河南洛阳471009 

出 版 物:《航空兵器》 (Aero Weaponry)

年 卷 期:2024年第31卷第4期

页      面:121-127页

核心收录:

学科分类:08[工学] 082601[工学-武器系统与运用工程] 082501[工学-飞行器设计] 0826[工学-兵器科学与技术] 082504[工学-人机与环境工程] 082602[工学-兵器发射理论与技术] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 

基  金:航空科学基金项目(ASFC-201901081002) 电磁空间安全全国重点实验室基金项目 中央高校基本科研业务费(QTZX23059,QTZX23009) 陕西省自然科学基础研究计划(2023-JC-YB-062,2021JQ-182) “高等学校学科创新引智计划”111基地(B17035) 

主  题:高光谱 异常检测 目标检测 背景污染 协同表示 双层结构 

摘      要:在高光谱目标检测领域,基于协同表示的算法展现出优异的性能,但其一直存在异常点对背景字典的污染问题,这一定程度上影响了算法的检测性能。本文提出了一种改进的协同表示高光谱异常检测算法,设计了双层协同表示结构,首先利用第一层协同表示算法将大部分异常点检出,并用其邻域进行背景纯化,剔除已检出的异常点对背景字典的污染,然后用纯化的背景字典来预测背景,进而在第二层采用协同表示进行异常检测。仿真试验表明,通过简单的双层协同表示结构可以有效地减轻异常点对背景污染的问题。该算法的检测性能相对基础的协同表示算法有显著的提升,与现有的算法对比,具有相对较好的检测效果。

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