基于端元丰度量化的高光谱图像目标检测算法

【摘要】：提出一种基于端元丰度量化的高光谱图像目标检测算法。在估计原始高光谱图像虚拟维(VD)的基础上,进行FastICA变换生成独立成分,然后确定各独立成分对应的端元,端元丰度量化后得到端元丰度图像,最后将ROC曲线线下面积最大的端元丰度图像作为目标检测结果。对AVIRIS获取的真实高光谱图像进行了目标检测实验,结果表明,与基于最佳目标丰度成分搜索的检测算法相比,本文算法的检测性能较为接近,但在很大程度上降低了运算复杂度。

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