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关于ＰＣＡ和ＫＲＸ算法在高光谱异常检测中的应用研究.pdf

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简介：
本文探讨了PCA与KRX算法在高光谱图像异常检测中的应用效果，通过对比分析，评估其性能并提出优化建议。 为了解决高光谱图像背景复杂导致异常检测效果下降的问题，本段落提出了一种新的基于抑制背景的高光谱图像异常检测方法。该方法首先利用主成分分析法来减少高光谱图像中的背景信息，从而得到经过背景抑制后的图像；接着采用基于核的ＲＸ算法（ＫＲＸ 算法）进行异常检测；最后将所得结果图通过阈值分割转换为二值图像。为了评估此方法的效果，我们使用了ROC曲线对检测结果进行了评价，并与传统的ＲＸ和ＫＲＸ算法进行了对比分析，结果显示本段落提出的方法具有较高的检测率和较低的虚警率，从而证明该方法的有效性。

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  • 关于ＰＣＡ和ＫＲＸ算法在高光谱异常检测中的应用研究.pdf
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    本文探讨了PCA与KRX算法在高光谱图像异常检测中的应用效果，通过对比分析，评估其性能并提出优化建议。 为了解决高光谱图像背景复杂导致异常检测效果下降的问题，本段落提出了一种新的基于抑制背景的高光谱图像异常检测方法。该方法首先利用主成分分析法来减少高光谱图像中的背景信息，从而得到经过背景抑制后的图像；接着采用基于核的ＲＸ算法（ＫＲＸ 算法）进行异常检测；最后将所得结果图通过阈值分割转换为二值图像。为了评估此方法的效果，我们使用了ROC曲线对检测结果进行了评价，并与传统的ＲＸ和ＫＲＸ算法进行了对比分析，结果显示本段落提出的方法具有较高的检测率和较低的虚警率，从而证明该方法的有效性。
     
  • 关于非线性空间中高光谱异常检测算法的研究.pdf
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    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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的RXD高光谱异常检测算法实现
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    本研究利用MATLAB平台实现了RXD算法在高光谱图像异常检测中的应用，并验证了其有效性与优越性。 高光谱异常探测算法RXD的MATLAB实现方法包括编写相应的代码来执行RXD算法，以识别高光谱图像中的异常目标或区域。此过程涉及数据预处理、统计模型构建以及异常检测等步骤，并通过MATLAB提供的工具和函数库支持高效地完成这些任务。
     
  • 基于MATLAB的RXD高光谱异常检测算法实现
    优质
    本研究采用MATLAB平台，实现了RXD算法在高光谱图像中的异常目标检测。通过实验验证了其有效性和适应性，为实际应用提供了理论和技术支持。 该资源提供了用于高光谱异常检测的RX算法的MATLAB代码。首先使用LOAD函数读取高光谱数据，然后利用此代码来检测目标。该代码主要用于识别小目标。
     
  • 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
     
  • 高光谱异常检测常用的数据集
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    本数据集包含多种地物的高光谱图像，旨在支持高光谱遥感中的异常目标检测研究。适用于算法开发与性能评估。 高光谱异常检测常用的数据集包括 airport-beach-urban、HYDICE 和 sandiego。