高光谱异常目标检测学位论文

异常目标检测被认为是一个二分类问题,它将待测像素分为异常类或背景类[3],它的特点是在 背景和异常目标无先验知识的情况下识别出感兴趣目标[4-5]。而高光谱图像具有数百个光

用matlab实现高光谱异常探测RX算子 11-04 该资源为高光谱异常检测算法RX的MATLAB代码,先用LOAD函数读取高光谱数据,然后用此代码检测目标。该代码主要用于检

的图像异常检测任务, 以工业、医学和高光谱图像作为具体应用领域, 对传统和基于深度学习的两大类方法进行梳理. 上述三种应用领域都有相同的特点即可使用的带标注异常样本数量稀少,

要先验信 息的异常 目标检测 的研究成 为最活跃的方向之一 ,许 多研究 者提出了具有较 好效果 的异 常检测算 法。基 于对 国内外 已有算法的综合归纳 和分 析

本文针对高光谱图像小目标和弱异常的检测问题,分别从图像空间和光谱空间两个角度,开展了高光谱图像局部异常检测算法研究。论文的主要工作包括以下三个部分:首先对现有经典的异常检测算法进行了算

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主要研究了线性光谱混合模型及其在全约束条件下的最小二乘法解法;亚像元定位技术方面,主要分析了高光谱图像的空间相关性,并利用该性质实现了亚像元定位。