典型文献
基于低秩张量分解的高光谱RX异常目标检测算法
文献摘要：
经典的RX异常检测算子假设背景数据信息符合高斯分布,但是由于高光谱图像混有大量的加性噪声,使得图像产生退化,背景信息并不完全符合这类分布.针对这一问题,提出了基于低秩张量分解的高光谱图像RX异常目标检测算法.该方法首先利用高光谱图像的张量数据结构和低秩数据特性,引入低秩张量分解方法对高光谱图像进行数据恢复,使得异常目标信息相比于复杂背景信息变得突出;再利用RX异常检测算子对恢复之后的高光谱图像进行异常目标检测;最后得到异常目标检测结果.通过仿真实验对比,提出的新的异常目标检测方法具有检测精度高、虚警率低和鲁棒性好的特点.
文献关键词：
高光谱图像;异常目标检测;低秩张量分解;RX异常检测算子
中图分类号：
作者姓名：
成宝芝;杨桂花;王凤嫔;贾美娟
作者机构：
大庆师范学院机电工程学院,黑龙江大庆163712;大庆师范学院计算机科学与信息技术学院,黑龙江大庆163712
文献出处：
引用格式：
[1]成宝芝;杨桂花;王凤嫔;贾美娟-.基于低秩张量分解的高光谱RX异常目标检测算法)[J].光学技术,2022(03):379-384
A类：
低秩张量分解
B类：
RX,异常目标检测,目标检测算法,异常检测,背景数据,高斯分布,高光谱图像,混有,加性,背景信息,完全符合,数据结构,分解方法,数据恢复,目标信息,复杂背景,实验对比,目标检测方法,检测精度,虚警率
AB值：
0.169474
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