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一种改进PCA与IHS融合的高光谱图像异常检测算法: 收藏
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引用; 《计算机工程与科学》2016年第4期38卷 733-738页; 作者：江铁成安徽大学艺术与传媒学院安徽合肥230011 安徽广播影视职业技术学院安徽合肥230011; 高光谱图像空间分辨率不足容易导致异常检测虚警率过高,针对此提出了一种新的异常检测算法。算法首先利用主成分分析PCA对低分辨率高光谱图像进行主成分提取,然后对所提取的主成分和高分辨率图像分别进行IHS变换,分别得到各自的强度分...; 高光谱图像空间分辨率不足容易导致异常检测虚警率过高,针对此提出了一种新的异常检测算法。算法首先利用主成分分析PCA对低分辨率高光谱图像进行主成分提取,然后对所提取的主成分和高分辨率图像分别进行IHS变换,分别得到各自的强度分量。运用IHS变换的可逆性,将高光谱数据新的强度分量与原色度分量H和饱和度分量S进行IHS逆变换,得到空间信息增强的高光谱图像数据,最后使用改进的KwRX算法对空间信息增强的高光谱图像数据进行异常检测。仿真实验表明,与krx算法、PCA-krx算法相比,本算法在检测目标像素数和虚警个数上都有较大的改善,说明了本算法的的有效性和可行性。; 来源：详细信息评论

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