研究目的
为了降低基于协作表示的高光谱图像异常检测器（CRD）的计算复杂度，以满足实时应用的需求。
研究成果
所提出的RCRD方法显著降低了高光谱图像异常检测中CRD的计算复杂度，在不损失精度的前提下节省了超过30%的处理时间，使其适用于实时应用场景。
研究不足
该研究专注于在不损失精度的情况下降低计算复杂度，但未涉及非线性特征表示中超参数和核函数的选择。
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一种用于高光谱图像的快速递归协作表示异常检测器
DOI：10.1109/LGRS.2018.2878869
期刊：IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
尽管基于协作表示的检测器（CRD）在高光谱图像（HSI）异常检测中表现良好，但其计算成本对于广泛需求的实时应用来说过高。为了降低计算复杂度，本文提出了一种递归CRD。通过根据像素位置构建两个基本变换矩阵，并利用矩阵求逆引理推导出递归更新方法来加速检测器。在两个真实HSI数据集上的实验结果表明，所提方法在不损失精度的情况下节省了超过30%的处理时间。
作者：
Ning Ma，Yu Peng，Shaojun Wang
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