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基于小波核主成分分析的相关向量机高光谱图像分类
  • ISSN号：1009-5986
  • 期刊名称：电子与信息学报
  • 时间：2012.8.8
  • 页码：1905-1910
  • 分类：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(61077079);黑龙江省自然科学基金重点资助项目(ZD201216);哈尔滨市优秀学科带头人基金资助项目(RC2013XK009003)
  • 相关项目：基于非线性核映射的高光谱图像异常小目标检测方法研究
作者： 赵春晖| 张燚| 王玉磊|
关键词： 目标检测, 稀疏表示, 高光谱图像, 精确字典
中文摘要：

目标检测是高光谱图像处理领域的主要研究内容之一。目前,稀疏表示算法已经在这方面取得了较好的检测效果。但传统的稀疏表示(SR)算法中的字典既包含目标信息又包含背景信息,且比例不确定,导致数据处理难度很大。针对传统稀疏表示(SR)算法的不足,提出了精确字典稀疏表示算法(ADSR)。该算法通过构造仅包含目标信息的目标字典和仅包含背景信息的背景字典,分别求解稀疏向量并恢复稀疏图像,继而利用目标与背景残差值不同这一特性区分图像中的目标与背景。在保证检测精度的同时,减小了数据处理的复杂度,缩短了运算时间。仿真实验将ADSR算法与RX算法、SR算法进行性能比较,证明了改进算法在检测效率上的优势。

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