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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 改进的高光谱异常检测算法LSAD
    优质
    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。
     
  • 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ＰＣＡ和ＫＲＸ算法在高光谱异常检测中的应用研究.pdf
    优质
    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。
     
  • 关于高光谱影像波段选择算法的研究论文.pdf
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    本文探讨了高光谱影像处理中的波段选择算法，分析了多种现有方法的优缺点，并提出了一种新的高效波段选择策略。 基于高光谱影像数据的特点，本段落分析了多种降维方法，并着重探讨了几种波段选择算法：熵及联合熵、最佳指数因子、自动子空间划分、自适应波段选择、波段指数以及最优波段指数（OBI）等。文章对这些算法的有效性、局限性和计算复杂度进行了详细评估，针对现有波段指数方法的不足之处提出了新的优化方案——最优波段指数（OBI）。最后通过一系列实验验证了各种算法的实际性能表现。
     
  • 高光谱图像目标检测的研究进展
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    本研究综述了近年来高光谱图像目标检测领域的重要进展，涵盖了多种算法和技术的应用，旨在为相关领域的研究人员提供参考和启示。 目标检测是高光谱遥感领域的一个重要研究方向，在矿物勘探和国防侦查等领域有广泛的应用。本段落简明、系统地介绍了高光谱图像目标检测中的一些关键算法及其在实际应用中存在的问题，并对未来的发展趋势进行了展望。
     
  • 关于改进Criminisi图像修复算法的研究论文.pdf
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    本文探讨了对经典的Criminisi图像修复算法进行优化的方法，并提出了一系列改进策略以提升其在图像修补任务中的性能与质量。 本段落探讨了一种基于机器视觉的PCB自动装配线多焊盘实时定位方法。该方法采用多分辨率图像金字塔匹配策略，并利用模板图像与待搜索图像之间的灰度特性，通过圆投影匹配来选取初始候选匹配点，从而获得一系列候选匹配子图；接着应用SIFT算法对这些候选匹配子图和模板图像进行特征匹配以确定对应点并排除误配的候选子图。根据模式匹配进一步确认大致旋转角度，并利用重采样与插值技术计算出精确的角度值。实验结果表明，该方法能够准确且实时地完成目标定位任务。
     
  • 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
     
  • 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。
     
  • 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。