高光谱图像数据统计特性分析
在高光谱图像异常检测中,经常利用图像数据获得潜在的目标及背景信息.高光谱图像具有较高的数据维,较强的相关性及冗余性,对图像数据描述的正确与否直接影响到后续的实验结果.统计学理论的快速发展为研究数据变化提供了帮助,下面将分别从空间和光谱两方面分析数据统计特性.结果表明，在地物类型较为单一的情况下，其空间特性及光谱特性均趋近于高斯分布，但是，如果地物类型较为复杂，则其更加符合高斯混合模型。
高光谱图像 数据统计 空间特性 光谱特性
王怡然 钟圣唯 张晔
哈尔滨工业大学 哈尔滨工业大学图象与信息技术研究所 150001
国内会议
西安
中文
60-62
2015-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）