浙江省自然科学基金(Y1100196)
- 作品数：4 被引量：24H指数：3
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- 基于最小噪声分离变换的高光谱异常检测方法研究被引量：5
- 2012年
- RX算法和核RX算法能很好地分离目标和背景,是较为广泛使用的异常检测算法,但是高光谱图像数据量大且存在冗余信息和噪声,直接进行RX及核RX异常探测运算量大且容易受噪声影响。针对此问题,提出一种基于最小噪声分离变换的高光谱图像异常检测方法,首先采用残差分析法估计噪声协方差矩阵以改进最小噪声分离变换,然后利用改进后的最小噪声分离变换来有效地降低高光谱图像数据的维数并分离出噪声,最后对低维降噪后的数据进行RX及核RX异常检测,避免了随机噪声对RX及核RX异常检测结果的影响并提高了异常检测率。对真实的AVIRIS数据测试表明,该算法优于传统的相应的RX、核RX异常检测算法。
- 肖雄斌厉小润赵辽英
- 关键词：异常检测RX
- 基于数学形态学的高光谱图像组合核目标检测被引量：6
- 2011年
- 针对非线性混合的高光谱图像目标检测问题,在核信号空间正交投影法(KSSP)的基础上,提出了一种光谱和空间信息结合的组合核信号空间正交投影方法(CKSSP)。分别基于边缘序和像元距离为序尺度函数的导出序将灰度形态变换扩展到多值图像空间中的形态变换,利用多结构元素组合的扩展数学形态学方法提取高光谱图像的空间信息。根据核函数定义,结合光谱信息和空间信息构造出组合核函数并加以证明,通过组合核信号空间正交投影实现目标检测。该方法在充分利用光谱信息的同时,合理利用了空间信息。仿真数据实验结果表明CKSSP的均方根误差比KSSP小0.03,真实高光谱图像数据实验和ROC曲线均表明CKSSP目标检测结果优于KSSP。
- 赵辽英沈银河厉小润崔建涛
- 关键词：遥感数学形态学目标检测
- 高光谱图像亚像元级地物端元提取方法被引量：1
- 2012年
- 针对高光谱图像中以亚像元形式存在的地物的端元光谱提取问题,提出凸面几何理论和部分非负矩阵分解相结合的端元提取方法.通过去噪的正交基子空间投影方法和相似度比较获得原始图像中的纯像元端元,利用纯像元端元光谱对图像逐点求取丰度和重构误差,对误差大于设定阈值的像素集合进行部分非负矩阵分解,求得亚像元级地物的端元光谱.实验结果表明,该端元提取方法能够弥补传统方法的不足,从而实现对亚像元级地物端元光谱的有效提取.
- 崔建涛厉小润赵辽英
- 关键词：端元提取线性光谱混合模型非负矩阵分解
- 非监督的高光谱混合像元非线性分解方法被引量：12
- 2011年
- 在进行高光谱混合像元非线性分解应用中,提出一种非监督的高光谱混合像元非线性分解方法.通过核函数把原始高光谱数据映射到高维特征空间中,揭示数据之间的高阶性质.通过非线性映射,原始数据在高维特征空间中变得线性可分.在高维特征空间中运用线性的非负矩阵分解(NMF)算法进行光谱解混,挖掘出数据间更多的特征.解混结果以端元相关系数、光谱角距离、光谱信息散度和均方根误差作为质量评价指标.进行模拟数据仿真实验和真实高光谱遥感数据分解实验,结果表明,采用该算法得到的分解结果优于非负矩阵分解算法.
- 厉小润伍小明赵辽英
- 关键词：混合像元核函数
