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非负谱稀疏表示的高光谱成像中的异常检测

韦道知 黄树彩 赵岩 庞策

韦道知, 黄树彩, 赵岩, 庞策. 非负谱稀疏表示的高光谱成像中的异常检测[J]. 红外与激光工程, 2016, 45(S2): 120-125. doi: 10.3788/IRLA201645.S223001
引用本文: 韦道知, 黄树彩, 赵岩, 庞策. 非负谱稀疏表示的高光谱成像中的异常检测[J]. 红外与激光工程, 2016, 45(S2): 120-125. doi: 10.3788/IRLA201645.S223001
Wei Daozhi, Huang Shucai, Zhao Yan, Pang Ce. Non-negative sparse representation for anomaly detection in hyperspectral imagery[J]. Infrared and Laser Engineering, 2016, 45(S2): 120-125. doi: 10.3788/IRLA201645.S223001
Citation: Wei Daozhi, Huang Shucai, Zhao Yan, Pang Ce. Non-negative sparse representation for anomaly detection in hyperspectral imagery[J]. Infrared and Laser Engineering, 2016, 45(S2): 120-125. doi: 10.3788/IRLA201645.S223001

非负谱稀疏表示的高光谱成像中的异常检测

doi: 10.3788/IRLA201645.S223001
基金项目: 

国家自然科学基金(61603410)

详细信息
    作者简介:

    韦道知(1977-),男,讲师,博士,主要从事空天信息智能处理方面的研究。Email:superwsw2012@163.com

  • 中图分类号: TP75

Non-negative sparse representation for anomaly detection in hyperspectral imagery

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出版历程
  • 收稿日期:  2016-07-06
  • 修回日期:  2016-08-05
  • 刊出日期:  2016-12-25

非负谱稀疏表示的高光谱成像中的异常检测

doi: 10.3788/IRLA201645.S223001
    作者简介:

    韦道知(1977-),男,讲师,博士,主要从事空天信息智能处理方面的研究。Email:superwsw2012@163.com

基金项目:

国家自然科学基金(61603410)

  • 中图分类号: TP75

摘要: 针对高光谱异常检测提出了一种新型的非负稀疏表示(NSR)模型。其核心思想是背景像素可以近似地表示为其周围邻域的稀疏线性组合,而异常像素不能。算法中稀疏向量的非负性和一对一约束具有物理意义以及更好的辨别能力。为了排除在背景字典中呈现的潜在异常像素,修剪与中心像素类似的原子,然后通过非负正交匹配追踪(NOMP)算法求解NSR模型,并将重建误差直接用于确定异常像素。最后,通过实际的高光谱数据集的实验结果与现有的算法进行比较,证明了所提出的算法的有效性。

English Abstract

参考文献 (13)

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