研究目的
提出一种基于主成分分析（PCA）去除异常值（PCAroCRD）的CRD高光谱异常检测方法，以提高检测的稳定性和准确性。
研究成果
提出的PCAroCRD算法通过有效去除异常值并降低背景中异常像素的影响，显著提高了高光谱异常检测的稳定性和准确性。实验评估表明，其性能优于多种广泛使用的检测器。
研究不足
所提算法的性能对正则化参数λ和主成分数量m较为敏感。与现有的一些检测器相比，其计算复杂度更高。
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基于异常值去除的协同表示高光谱异常检测
DOI：10.1109/jstars.2018.2880749
期刊：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
近年来，协作表示检测器（CRD）被广泛应用于高光谱异常检测。原始CRD方法在涉及更多类别（即用于异常检测的样本）时，最小二乘解会变得不稳定；若测试像素为异常像素且存在多个与之相似的背景样本，则可能产生检测误差。本文提出一种结合主成分分析（PCA）去除异常值的高光谱异常检测方法（PCAroCRD）。根据不同的背景建模方式，分别提出了全局版本和局部版本。该算法采用空域PCA提取全局/局部背景的主要像素信息作为协作表示样本，同时消除全局/局部背景中的异常像素信息。减少有效样本数量也能保持检测结果的稳定性。实验结果表明，PCAroCRD的性能优于原始CRD、核化CRD、改进版CRD（CRDBORAD）、基于形态学的CRD、全局RX算法及局部RX算法。
作者：
Hongjun Su，Zhaoyue Wu，Qian Du，Peijun Du
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