CN115393711B 一种基于空-谱联合显著性特征表达的高光谱异常检测方法 （西安电子科技大学）_第1页
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一种基于空-谱联合显著性特征表达的高光本发明涉及一种基于高光谱图像的异常检通过基于数据降维与曲率滤波的空间特征提取2步骤2，通过滑动双窗口结构计算每一个像素对应光谱维度与周围背景之间的相对光步骤5，将步骤2得到的初始光谱特征图与步骤4得到的高光谱初始空间特征图进行融步骤6，采用基于前后文感知的高光谱显著性异常3。前m个最大特征值对应主成分累积信息贡献率达到设定阈值之后，保留这m个主成分数据，48.根据权利要求1所述基于空_谱联合显著性特征表达的高光谱图像的异常检测方法，9.根据权利要求1所述基于空_谱联合显著性特征表达的高光谱图像的异常检测方法，56[0006]一种基于空谱联合显著性特征表达的高光谱图像的异常检测方法，包括如下步[0008]步骤2，通过滑动双窗口结构计算每一个像素对应光谱维度与周围背景之间的相[0011]步骤5，将步骤2得到的初始光谱特征图与步骤4得到的高光谱初始空间特征图进[0013]本发明采用联合双窗结构与改进光谱距离计算的光谱特征提取方法与基于数据7采用联合双窗结构与改进光谱距离计算的光谱特征提取方法与基于数据降维与曲率滤波载可见/红外成像光谱仪(AVIRIS)传感器采集的圣地亚哥(SanDiego)机场场景图像中大小8[0032]步骤2，通过滑动双窗口结构计算每一个像素对应光谱维度与周围背景之间相对9中(a)和(b)分别为RPCA_RX方法与本发明方法检测结果对应的三维网格图，可以看到，RPCA_RX方法检测结果中可以观察到异常目标对应位置处有数值峰的存在，但是目标不是

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