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针对RX算法中局部背景协方差矩阵估计的局限性,提出一种改进的RX (I-RX)异常检测算法。基于奇异值分解(SVD),将高光谱图像投影到背景的正交子空间上,获得仅包含噪声和异常的残留图像。在此基础上,通过计算各样本的空间秩深度将残留图像划分为噪声背景和潜在异常两个样本集,利用噪声背景集估计整幅图像的背景协方差矩阵,并将潜在异常集作为测试样本进行异常检测。对模拟数据和真实高光谱数据进行了实验仿真,ROC曲线表明,在相同的虚警概率下,I-RX算法的检测概率相较于RX平均提高了2倍左右。 相似文献
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高光谱图像异常检测算法通常是基于数据变换,在新的特征空间中进行的.针对WDEST算法没有使得异常目标和背景在新的特征空间中有较好的分离,提出了一种基于Fukunaga-Koontz(FKT)变换的高光谱图像异常检测算法.该算法利用FKT对高光谱图像局部窗口中数据进行变换,使得在新的特征空间中异常目标和背景有相同的特征向量和互补的特征值,较之WDEST算法得到了更好的分离,在有效提高检测概率的同时降低了虚警概率;经与RX算法比较表明,该算法对于较大异常有更好的适应性,并用真实数据进行实验证明了算法的有效性. 相似文献
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