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基于低秩稀疏矩阵分解及稀疏字典表示的高光谱异常目标检测

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简介：
本研究提出了一种结合低秩稀疏矩阵分解和稀疏字典学习的方法，有效提升高光谱图像中异常目标的检测精度。 在高光谱图像(HSI)处理领域，异常目标检测变得越来越重要。低秩稀疏矩阵分解算法(LRaSMD)能够有效地区分背景与异常区域，并且可以显著减少异常目标对背景的干扰。基于此原理，我们提出了一种结合LRaSMD和稀疏字典表达（SR）的新方法——LRaSMD-SR算法，用于高光谱图像中的异常检测。该方法首先利用LRaSMD获取背景数据集，然后通过构建背景字典模型来识别潜在的异常点，并最终根据重构误差进行精确的异常目标定位。 实验结果显示，在模拟和实际应用场景中，LRaSMD-SR算法均表现出优异的效果，证明了其在高光谱图像处理中的优越性能。

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  • 基于低秩稀疏矩阵分解及稀疏字典表示的高光谱异常目标检测
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    本研究提出了一种结合低秩稀疏矩阵分解和稀疏字典学习的方法，有效提升高光谱图像中异常目标的检测精度。 在高光谱图像(HSI)处理领域，异常目标检测变得越来越重要。低秩稀疏矩阵分解算法(LRaSMD)能够有效地区分背景与异常区域，并且可以显著减少异常目标对背景的干扰。基于此原理，我们提出了一种结合LRaSMD和稀疏字典表达（SR）的新方法——LRaSMD-SR算法，用于高光谱图像中的异常检测。该方法首先利用LRaSMD获取背景数据集，然后通过构建背景字典模型来识别潜在的异常点，并最终根据重构误差进行精确的异常目标定位。 实验结果显示，在模拟和实际应用场景中，LRaSMD-SR算法均表现出优异的效果，证明了其在高光谱图像处理中的优越性能。
     
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