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基于光谱区分法的高光谱核异常检测算法
  • ISSN号:1004-4213
  • 期刊名称:《光子学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP751.1[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]电子工程学院脉冲功率激光技术国家重点实验室,合肥230037, [2]电子工程学院安徽省电子制约技术重点实验室,合肥230037
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61271353)和安徽省自然科学基金(No.KY11070)资助
中文摘要:

为了解决高光谱目标检测中高斯径向基核、光谱相似度量核难以同时描述光谱曲线整体及局部特性的问题,利用光谱信息散度与梯度角正切相结合的光谱区分方法构造了一种新的核函数.对真实机载可见红外成像光谱仪高光谱数据进行高光谱核异常检测,得到二值图及接收机操作特性曲线.结果表明,在低虚警率下,相比于高斯径向基核、光谱相似度量核,本文所提出核函数在高光谱核异常检测中准确度与清晰度更高.

英文摘要:

To solve the problem that the overall and local characteristics of the curves of spectrum are difficultly described by the Gaussian radial basis function and the spectral similarity measurement kernel simultaneously in a hyperspectral imagery detection,a novel kernel anomaly detection method in hyperspectral imagery based on the spectral discrimination method was proposed.A kernel anomaly detection in hyperspectral was conducted by real hyperspectral images collected by airborne visible infrared imaging spectrometer.The binary graph and receiver operating characteristic curve of the anomaly detection were attained.The results show that,for a lower false alarm rate in a hyperspectral imagery detection,compared with the Gaussian radial basis function and the spectral similarity measurement kernel,the proposed kernel can detect the abnormal targets with a higher accuracy and clarity.

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期刊信息
  • 《光子学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国光学学会 西安光机所
  • 主编:侯洵
  • 地址:西安市高新区新型工业园信息大道17号47分箱
  • 邮编:710119
  • 邮箱:photo@opt.cn
  • 电话:029-88887564
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-4213
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1235/O4
  • 邮发代号:52-105
  • 获奖情况:
  • 中文核心期刊,曾获中国光学学会先进期刊奖,中国科学院优秀期刊三等奖,陕西省国防期刊一等奖等
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:20700