研究目的
基于低秩和稀疏表示的高光谱图像不规则性发现新方法研究
研究成果
该系统利用低秩与稀疏表示结合鲁棒主成分分析（RPCA）成功实现了高光谱图像异常分类。尽管因图像能见度较低导致AUC值偏小，但检测概率接近1且执行时间缩短。
研究不足
图像的可见性不佳，导致AUC低于基线论文的结果。
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[2018年IEEE国际通信与计算技术进展会议(ICACCT) - 印度桑格纳尔(2018.2.8-2018.2.9)] 2018年国际通信与计算技术进展会议(ICACCT) - 高光谱图像异常检测的低秩稀疏表示方法
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[2018年IEEE国际通信与计算技术进展会议(ICACCT) - 印度桑格纳尔(2018.2.8-2018.2.9)] 2018年国际通信与计算技术进展会议(ICACCT) - 高光谱图像异常检测的低秩稀疏表示方法
DOI：10.1109/ICACCT.2018.8529636
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
鉴于低秩特性和稀疏表征，本文提出一种高光谱图像异常检测新技术。该技术基于背景与异常数据的分离原理：采用背景字典近似表征每个像素的背景成分，利用低秩矩阵表示所有像素的系数，通过低秩诱导正则化项优化背景部分的系数表征以提升局部描述精度。同时为增强字典的稳定性和判别性，引入字典构建机制?；诓胁罹卣笙煊θ范ㄒ斐３煞?。本算法兼具局部特征优势与高光谱图像处理特性，在模拟与真实数据集上的实验表明，该方法在异常检测方面具有最优性能与良好前景。
作者：
M. S. Pagare，Y. R. Risodkar
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