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基于约束能量最小化的高光谱图像目标检测算法研究

武倩聿  张馨月  张旭东  
【摘要】:在经典的高光谱图像目标检测算法中,约束能量最小化算法通过设计一个有限脉冲响应线性滤波器,使背景样本通过滤波器的平均输出能量最小,从而压制背景提取目标。然而,当需要检测的目标在图像中占据较大比例时,由于背景的平均输出能量用所有样本的自相关矩阵表示,目标像元也参与计算,算法性能会受到较大影响。文章结合已有的分层约束能量最小化算法,通过引入光谱角制图思想,在计算自相关矩阵之前对光谱向量的类别进行初步估计,提出了改进的分层约束能量最小化算法。利用美国奈华达州的赤铜矿AVIRIS数据进行目标检测实验,结果表明,改进后的算法表现出了更好的检测效果,更适用于大目标检测问题。

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