采用背景抑制和自适应阈值分割的高光谱异常目标检测

发布时间：2017-08-19 03:14

  本文关键词：采用背景抑制和自适应阈值分割的高光谱异常目标检测

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【摘要】：高光谱图像小目标异常检测存在着大面积背景异常的干扰,直接采用传统的阈值分割方法会产生较高的虚警。针对核RX异常检测算法存在较大面积背景干扰的现象,结合形态学滤波方法提取大面积背景杂波干扰并对其进行抑制,滤除背景干扰。然后采用自适应阈值方法对处理后的灰度值图像进行异常目标的分离。仿真实验结果表明,该方法较好地实现了对大面积背景干扰的抑制和对异常目标的保持,改善了现有的核RX算法用于高光谱异常检测的性能。
【作者单位】： 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院;
【关键词】： 高光谱图像 背景抑制 形态学滤波 异常检测 自适应阈值
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61571145;61405041) 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
【正文快照】： 随着遥感技术的发展,高光谱遥感图像的应用越来越广泛[1],目标检测是高光谱图像应用的主要方面。根据是否需要先验知识,现有目标检测技术可分为需要先验目标或背景信息的目标检测算法和不需要任何先验信息的异常探测算法。实际应用中由于缺少完备的光谱数据库和准确的反射率反

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本文编号：698330