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基于非负—平滑约束的高光谱稀疏表示目标检测算法研究

廖佳俊  刘志刚  蔡尚  姜江军  
【摘要】:在基于空谱约束的高光谱稀疏表示(Sparse Representation with Smoothness Constraint,SR-S)目标检测算法的基础上,结合非负稀疏编码理论,提出了基于非负-平滑约束的高光谱稀疏表示(Sparse Representation with Non-negative Smoothness Constraint,SR-NNS)目标检测算法。该方法能更好地模拟初级视觉系统主视皮层V1区简单细胞感受视野的行为,使得求解的稀疏向量具有更明确的物理意义及更强的表达能力。实验结果表明,该方法求得的稀疏向量稀疏度更低、原子贡献度更集中,同时保持了很好的目标检测效果。

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