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Hyperspectral Anomaly Detection: 本代码采用正则子空间方法与协同表示进行高光谱图像异常检测...

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简介：
简介：该代码利用正则子空间和协同表示技术实现高光谱图像中的异常检测，为遥感领域提供了高效的分析工具。 高光谱异常检测：这是用于高光谱异常检测的MATLAB代码（LSAD-CR-IDW和LSUNRSORAD算法）。有关此项目的更多信息，请参阅我们的论文： [共同第一作者] 先决条件：Matlab R2018b 其他相关论文： [1] tanh坤，苏增福侯，Dongelei马云，虞陈，钱渡。 [J]. 遥感，2019，11（13）：1578. [第一作者] [2] 侯增福，李伟，高连如，张兵，马鹏格和孙俊林。（2020） [3] 侯增福，李伟，陶然，马鹏哥和石卫华。中国科学信息科学。2020年。 我的个人网站： 1. Github网站 2. Personal Websie（此网站将于2021年5月15日停用！） 3. 中文博客

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  • Hyperspectral Anomaly Detection: 本代码采用正则子空间方法与协同表示进行高光谱图像异常检测...
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    简介：该代码利用正则子空间和协同表示技术实现高光谱图像中的异常检测，为遥感领域提供了高效的分析工具。 高光谱异常检测：这是用于高光谱异常检测的MATLAB代码（LSAD-CR-IDW和LSUNRSORAD算法）。有关此项目的更多信息，请参阅我们的论文： [共同第一作者] 先决条件：Matlab R2018b 其他相关论文： [1] tanh坤，苏增福侯，Dongelei马云，虞陈，钱渡。 [J]. 遥感，2019，11（13）：1578. [第一作者] [2] 侯增福，李伟，高连如，张兵，马鹏格和孙俊林。（2020） [3] 侯增福，李伟，陶然，马鹏哥和石卫华。中国科学信息科学。2020年。 我的个人网站： 1. Github网站 2. Personal Websie（此网站将于2021年5月15日停用！） 3. 中文博客
     
  • 关于改进协同表示的高光谱图像异常检测算法的研究论文.pdf
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    该研究论文提出了一种基于改进协同表示的高光谱图像异常检测新方法，旨在提升复杂背景下的异常目标识别精度和鲁棒性。 针对协同表示的高光谱图像异常检测算法中存在的问题——当双窗口中心为异常像元且背景字典包含同种类型的异常像元时，中心像素的输出值较小，难以与背景区分的问题，提出了一种改进版的协同表示方法用于高光谱图像中的异常检测。为了减少背景字典中异常像元的影响权重，我们通过调整原子与其均值之间距离的方式来优化原子权重设置，从而在上述情况下增加了中心像素的输出值。实验结果表明，在不同的双窗口配置下，该算法都能取得良好的检测效果，证明了其有效性。
     
  • 基于联合空间预处理和谱聚类的协同稀疏高光谱异常检测
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    本研究提出了一种结合联合空间预处理与谱聚类的协同稀疏模型，用于提升高光谱图像中的异常目标检测精度。该方法通过优化特征表示来增强异常检测能力，并在实验中验证了其有效性。 为解决稀疏表示在高光谱图像异常目标检测中的低效率问题，本段落基于高光谱成像原理及图像结构特性，充分利用其空间特性和光谱特征，并建立两者间的协同处理机制，提出了一种联合空间预处理与谱聚类的协同稀疏方法用于高光谱图像中异常目标的检测。首先对高光谱图像的空间属性进行分析并结合其光谱信息实施空间预处理，以提高异常目标识别效果；采用基于图划分原理的谱聚类技术来分割波段子集，该算法具备快速收敛至全局最优解的优势；进而利用创新的空间和光谱协同稀疏差异指数方法对各子集执行异常检测任务。这种协同稀疏方式充分考虑了高光谱图像中空间与光谱特征，并通过对每个波段子集的检测结果进行叠加来得出最终的整体异常目标位置。 实验部分采用真实的AVIRIS高光谱数据和合成的数据进行了算法验证及效果分析，表明所提出的方法具有良好的稳健性和较高的检测精度以及较低的误报率。
     
  • 改进的高光谱异常检测算法LSAD
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    简介：LSAD是一种经过优化的高光谱异常检测算法，旨在提高在复杂背景下的异常目标识别精度和效率。相较于传统方法，该算法通过引入新的特征选择机制和分类策略，有效提升了检测性能，在多种测试场景中展现出优越性。 Local Summation Anomaly Detection 是一种高光谱异常检测算法，并且有相应的 MATLAB 代码实现。
     
  • Hyperspectral Matlab Tools - HSIMATLAB代码：用于读取、校正和检查高光谱图像的工具
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    HSIMATLAB是一款专为处理高光谱影像设计的Matlab工具包，提供全面的功能包括数据导入、辐射校正及质量检验等。 HyperspectralMatlab工具用于读取、校正和检查由IMEC快照扫描高光谱相机制成的高光谱图像。该代码是用Matlab 2019b编写的，部分功能需要此版本支持。 使用方法如下： - 运行setup_HSI.m脚本以确保MATLAB可以找到所有相关函数和应用程序。 - 若要使用HSI功能，请将“当前文件夹”设置为包含测量值的目录，或者通过命令`addpath(stringcontainingfolderpath)`将其添加到路径中（在Matlab GUI 中：Home - Set Path；或直接通过控制台输入）。 对于HSI应用： - 将MATLAB的“当前文件夹”导航至正确的文件夹。 - 单击“更新文件列表”，以显示所有可用测量值。 - 查看示例文件（example_*.m），了解一些简单的使用方法。
     
  • 论文研究: KRX高光谱异常检测算法基于目标正交子空间投影加权.pdf
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    本文提出了一种改进的目标正交子空间投影方法结合权重调整策略，用于KRX高光谱数据中的异常检测，提高了检测精度和鲁棒性。 在高光谱图像中的异常目标检测问题中，由于原始数据源不能准确表征背景数据的分布，导致虚警概率较高。为此，本段落提出了一种基于目标正交子空间投影加权的KRX算法来解决这一问题。
     
  • HyperRX.zip: 高光谱RX异常检测
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    HyperRX.zip是一款先进的高光谱图像处理工具包，专为识别和分析复杂场景中的异常目标而设计。利用创新的RX算法，它能够精确地从背景中分离出感兴趣的目标区域，广泛应用于遥感、军事侦察及环境监测等领域。 高光谱图像异常检测算法中的全局RX算法实现。
     
  • 基于KRX算法的高光谱异常检测方法
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    本研究提出了一种基于KRX算法的高光谱图像异常检测技术，通过优化异常检测过程中的特征选择和分类器设计，显著提升了复杂背景下的小目标识别精度。 在MATLAB中实现高光谱异常检测KRX算法主要是参照《Kernel RX-Algorithm: A Nonlinear Anomaly Detector for Hyperspectral Imagery》这篇英文原文进行的。
     
  • IDW算法MATLAB代码-高光谱异常检测（LSUNRSORAD和LSA）...
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    这段内容介绍了一种基于MATLAB平台实现的IDW算法代码，专门用于执行高光谱图像中的异常检测任务。该代码能够运用LSUNRSORAD和LSA技术有效识别出数据集内的异常像素点，为遥感影像分析提供强有力的支持工具。 IDW算法的MATLAB代码基于正则化子空间方法和协同表示进行高光谱影像异常检测。这是用于高光谱异常检测的MATLAB代码（LSAD-CR-IDW和LSUNRSORAD算法）。有关该项目的更多信息，请参阅我们的论文： - 共同第一作者 - 侯苏增福、李炜、Lianru高、张冰、马Pengge 和 君临太阳。2020年。 - 侯苏增福，李伟，陶然，Pengge 马和 石蔚华。中国科学信息科学。2020年。 - 刘军，侯增福，李伟，冉涛，达尼洛·奥兰多，李洪斌。IEEE神经网络与学习系统汇刊, doi：10.1109/TNNLS.2021.3071026。 先决条件：MATLAB R2018b 其他相关论文： - tanh坤、苏增福侯，Dongelei马云，虞陈，钱渡。遥感, 2019, 11(13): 1578. 共同第一作者
     
  • 关于非线性空间中高光谱异常检测算法的研究.pdf
    优质
    本论文深入探讨了在非线性空间中的高光谱图像异常检测技术，提出了新颖的算法模型以提升异常目标识别精度与效率。 本段落结合高光谱异常检测理论与图像融合理论，研究了一种基于非线性空间的高光谱异常检测算法。