基于稀疏表示的高光谱图像增殖快速算法

发布时间：2018-04-05 23:26

  本文选题：高光谱图像　切入点：快速目标检测　出处：《黑龙江大学自然科学学报》2017年01期

【摘要】：在高光谱图像目标检测领域中,稀疏表示算法取得了较好的检测效果,但传统基于稀疏表示的目标检测算法稀疏向量的求解耗时长,检测时只利用高光谱图像的光谱信息,没有考虑空间信息,且其字典中所包含训练样本种类和数目较少,都对目标检测有一定影响。针对上述不足,通过对字典进行改进,添加空间信息,转变稀疏向量求解思路,提出基于稀疏表示的高光谱图像增殖快速目标检测算法。通过实验仿真证明,此算法在目标检测精度上有一定程度的提高,并且缩短了算法的运算时间。
[Abstract]:In the field of target detection in hyperspectral images, sparse representation algorithm has achieved good detection results, but the traditional sparse representation based target detection algorithm takes a long time to solve sparse vector, and only the spectral information of hyperspectral image is used in detection.Spatial information is not taken into account, and its dictionary contains less types and numbers of training samples, which has a certain effect on target detection.In view of the above shortcomings, by improving the dictionary, adding spatial information and changing the idea of sparse vector solution, a fast target detection algorithm based on sparse representation for hyperspectral image multiplication is proposed.The experimental results show that the algorithm improves the precision of target detection to some extent and shortens the computation time of the algorithm.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61405041,61571145) 黑龙江省自然科学基金重点资助项目(ZD201216) 哈尔滨市优秀学科带头人基金资助项目(RC2013XK009003)
【分类号】：TP751

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本文编号：1716979