【摘 要】
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高光谱遥感异常目标检测中,目标和背景光谱信息难以精确地界定,导致目标检测性能下降。针对经典RX检测算法存在虚警概率高、计算量大、过程繁琐等缺点,将Hausdorff度量引入高
【机 构】
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哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨工程大学水声工程学院
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高光谱遥感异常目标检测中,目标和背景光谱信息难以精确地界定,导致目标检测性能下降。针对经典RX检测算法存在虚警概率高、计算量大、过程繁琐等缺点,将Hausdorff度量引入高光谱异常检测,利用改进的Hausdorff距离(MHD)从光谱匹配程度的角度,进行了高光谱异常目标检测,最大程度地将异常目标和背景分离。采用模拟数据和真实高光谱数据进行大量实验,检测性能大幅提升,算法的计算效率提高了60%,证明了本文算法比RX算法、因果RX算法和KRX算法检测效果好,效率高等优势,算法的低复杂度特性为硬件实现提供了良
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