本文選題：高光譜圖像　切入點：異常檢測　出處：《電光與控制》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對使用滑動窗不易檢測高光譜圖像邊緣像元的缺陷,采用邊緣擴展的方法使得邊緣像元能夠得到正常檢測;而后在滑動窗內采用局部求和的方式建立高光譜圖像數據模型,提高了檢測的合理性;最后為驗證算法的有效性,利用真實的高光譜數據進行實驗,結果表明該算法優(yōu)于傳統(tǒng)RX算法和KRX算法,能檢測到更多的異常目標,且降低了虛警率。
[Abstract]:Aiming at the defect of using sliding window to detect edge pixel of hyperspectral image, edge expansion method is used to make edge pixel detect normally, and then local summation is used to establish hyperspectral image data model in sliding window. Finally, in order to verify the validity of the algorithm, the experimental results show that the algorithm is better than the traditional RX algorithm and KRX algorithm, and can detect more abnormal targets and reduce the false alarm rate.
【作者單位】： 火箭軍工程大學;
【分類號】：TP751

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本文編號：1605693