激光与光电子学进展, 2019, 56 (4): 042801, 网络出版: 2019-07-31   

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Hyperspectral Abnormal Target Detection Based on Low Rank and Sparse Matrix Decomposition-Sparse Representation
作者单位
太原理工大学信息与计算机学院, 山西 太原 030600
引用该论文

张晓慧, 郝润芳, 李廷鱼. 基于低秩稀疏矩阵分解和稀疏字典表达的高光谱异常目标检测[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(4): 042801.

Xiaohui Zhang, Runfang Hao, Tingyu Li. Hyperspectral Abnormal Target Detection Based on Low Rank and Sparse Matrix Decomposition-Sparse Representation[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(4): 042801.

引用列表
1、 基于离散-连续特征耦合的图像异常检测算法激光与光电子学进展, 2022, 59 (8): 0815009
2、 基于端元提取和低秩稀疏矩阵分解的高光谱图像异常目标检测激光与光电子学进展, 2021, 58 (22): 2228003
3、 基于多分支CNN的高光谱与全色影像融合处理光学学报, 2021, 41 (7): 0710001
4、 基于多视角低秩表征的短视频多标签学习模型激光与光电子学进展, 2020, 57 (22): 221012
5、 基于稀疏表示系数相关性的特征选择及SAR目标识别方法激光与光电子学进展, 2020, 57 (14): 141029
6、 结合地物类别和低秩特性的高光谱图像降噪激光与光电子学进展, 2020, 57 (12): 121102
7、 自适应粒子群优化匹配追踪声音事件识别算法激光与光电子学进展, 2020, 57 (10): 101502

张晓慧, 郝润芳, 李廷鱼. 基于低秩稀疏矩阵分解和稀疏字典表达的高光谱异常目标检测[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(4): 042801. Xiaohui Zhang, Runfang Hao, Tingyu Li. Hyperspectral Abnormal Target Detection Based on Low Rank and Sparse Matrix Decomposition-Sparse Representation[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(4): 042801.

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