一种基于高光谱压缩数据的亚像元级目标探测算法

摘要：

本文提出了一种基于高光谱压缩数据的亚像元级目标探测算法,算法源于自适应子空间匹配算法,利用光谱分解得到的端元组和丰度图像进行目标探测,通过挖掘压缩后端元组矩阵的稀疏特性,保留了原算法的探测能力,大大减少了计算复杂度.相比于D - SAM算法,本文算法具有恒定虚警率和自适应选择门限的特点.实验数据表明,本文算法在信噪比较低的环境下有很好的鲁棒性.

关键词： Hyperspectral target detection spectral unmixing subpixel

作者: 唐文杰 骆志刚 陆斌 李聪

作者单位: 国防科学技术大学计算机学院,长沙 410073

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国通信学会第六届学术年会

会议地点: 深圳

会议语种:中文

页码: 49-54

在线出版日期: 2009-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）