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高光谱异常检测中，多种对比算法的集合包括：传统方法CRD、LRX、GRX、KRX和RX。

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简介：
该数据集汇集了多种高光谱异常检测对比算法，包括传统的CRD、LRX、GRX、KRX以及RX算法，旨在提供一个全面的算法选择参考。

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  • 高光谱异常检测传统算法对比合集-CRD LRX GRX KRX RX
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    本文全面比较了CRD、LRX、GRX和KRX等四种经典算法在高光谱图像异常检测中的性能，为研究者提供参考。 高光谱异常检测对比算法合集包括传统方法如CRD、LRX、GRX、KRX和RX。
     
  • 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。
     
  • 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MATLAB的高光谱异常检测RX算子实现
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    本研究利用MATLAB软件平台，实现了高光谱图像中的RX异常检测算法，探讨了其在目标检测领域的应用效果与优化方法。 该资源提供了一种高光谱异常检测算法RX的MATLAB代码。首先使用LOAD函数读取高光谱数据，然后利用此代码进行目标检测。主要适用于小目标的检测。
     
  • 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。
     
  • 高光谱异常检测合成数据集
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    本数据集专为高光谱图像中的异常检测设计，包含大量人工合成样本，旨在提升算法在复杂背景下的识别精度与鲁棒性。 分享了一个高光谱异常探测合成数据集，尺寸为120x120像素，主要用于高光谱图像的异常检测。如有需要，请自行下载使用，并参考文件中的论文描述进行引用。相关代码可在本人分享资源处下载。
     
  • 基于RX算法的高光谱异常检测的MATLAB实现（全局与局部）.zip
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    本资源提供了一个使用MATLAB编程实现基于RX算法进行高光谱图像异常检测的代码包。该程序不仅实现了全局范围内的异常检测，还包含了针对局部区域优化的版本，适用于科研和教学用途。 这段文字可以重写为：提供经过严格测试的Matlab算法代码，适用于毕业设计、课程设计作业，可以直接运行使用。
     
  • 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
     
  • 高光谱异常检测数据集
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    高光谱异常检测数据集是一套用于识别与背景环境在化学或物理特性上存在显著差异的目标或区域的数据集合，广泛应用于矿物勘探、环境保护及军事侦察等领域。 本资源包含高光谱异常探测工作中常用的两组数据集：圣地亚哥机场数据和HYDICE数据集。这些数据均为mat格式，并包含了真实异常分布图。