苏州大学物理科学与技术学院, 江苏 苏州 215006
在低概率检测(LPD) 算法中,当选取的特征向量数目等于背景地物种类时,算法的检测效果比较理想,然而背景地物的种类数通常不知道,因此难以确定特征向量的数量.针对这一问题,对LPD算法进行了改进:首先用迭代误差分析(IEA)方法提取端元,然后在提取的端元中选择出与背景地物光谱相近的端元,并用它们构成背景矩阵,进而用该矩阵构造出正交投影算子,最后将该投影算子代入到LPD算法中进行目标检测.实验结果表明,该方法可以更有效地抑制背景,降低虚警率,提高检测性能.
高光谱图像 异常检测 低概率检测 迭代误差分析 hyperspectral image anomaly detection low probability detection iterative error analysis
