[发明专利]一种基于局部特征的低秩稀疏分解高光谱异常目标检测方法有效
| 申请号： | 202010384573.4 | 申请日： | 2020-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN111583230B | 公开（公告）日： | 2022-06-17 |
| 发明（设计）人： | 许明明;张燕;刘善伟 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G01N21/17 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 为提高高光谱目标探测的精度，针对高光谱异常目标检测中缺乏基于局部特征的低秩信息，提出一种基于局部特征的低秩稀疏矩阵分解高光谱异常目标检测方法。该方法在传统的低秩稀疏矩阵分解方法的基础之上，根据高光谱图像背景的低秩性与异常目标的稀疏性，进一步将高光谱图像背景部分细化表示基矩阵B和系数矩阵C的乘积，构建基于局部特征的高光谱图像描述模型；然后，构建新的基矩阵B、系数矩阵C的与稀疏部分S迭代更新规则；最后，根据求解结果执行异常目标探测。实验证明该方法能够提升高光谱异常目标检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 局部 特征 稀疏 分解 光谱 异常 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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