【摘 要】
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目的高光谱异常检测由于其重要的应用价值,引起了研究人员的广泛关注,但大部分的检测算法,往往直接利用输入的高光谱遥感影像所携带的光谱信息或者空谱信息进行检测。考虑到由于成像过程的限制,如成像条件的复杂性以及光谱通道众多导致的每个通道光子数量有限等问题,所获取的高光谱遥感影像往往在一定程度上偏离真实场景,而这也制约了异常检测的精度。针对此问题,本文提出了一种局部梯度轮廓变换的高光谱遥感影像异常检测算法
【机 构】
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西安理工大学计算机科学与工程学院,西安电子科技大学综合业务网及关键技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61901362),教育部春晖计划项目(112-425920021),陕西省自然科学基础研究计划项目(2019JQ-729),西安理工大学校博士启动项目(112/256081809)。
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目的高光谱异常检测由于其重要的应用价值,引起了研究人员的广泛关注,但大部分的检测算法,往往直接利用输入的高光谱遥感影像所携带的光谱信息或者空谱信息进行检测。考虑到由于成像过程的限制,如成像条件的复杂性以及光谱通道众多导致的每个通道光子数量有限等问题,所获取的高光谱遥感影像往往在一定程度上偏离真实场景,而这也制约了异常检测的精度。针对此问题,本文提出了一种局部梯度轮廓变换的高光谱遥感影像异常检测算法。方法为了在不影响算法性能的基础上减少计算复杂度,首先选取部分可能的异常像元,只对这些局部的异常像元可能
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