北京市自然科学基金(4112036)
- 作品数：2 被引量：23H指数：2
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- 基于sc-NMF的高光谱图像融合被引量：3
- 2013年
- 将高光谱图像与全色图像融合,所得融合数据对于后续的其它高光谱图像处理非常有帮助。区别于传统方法,针对高光谱图像特点,引入了光谱约束项,改进并建立基于光谱约束的非负矩阵分解(spectral-constrained nonnegative matrix factorization,sc-NMF)。改进后,该模型首先在光谱约束前提下,对高光谱图像进行非负矩阵分解,对分解所得基底进行增强,再重建高光谱图像。这样,所得到的融合图像在空间细节和光谱保持性均有比较好的效果。最后,进行了仿真和实际数据的实验验证,通过主观和客观的评价结果,所改进的融合方法性能较好,比传统方法更适用于高光谱图像融合。
- 安振宇史振威
- 关键词：非负矩阵分解光谱保持
- RX及其变种在高光谱图像中的异常检测被引量：20
- 2012年
- 为了提高核RX算法在高光谱图像异常检测中的稳定性,将核矩阵正则化,并提出正则化的核RX算法(rkRX)。将规范化后的正则化RX算法和正则化的核RX算法融合改进,称为融合RX算法(mRX),该算法同时考虑了原始线性空间和高维特征空间的异常检测结果,使异常检测效果更加稳定。在仿真图像和真实高光谱图像的实验中,上述2种算法与原始的RX、正则化RX(rRX)和核RX(kRX)3种算法进行了比较,使用了双窗口技术和核主成分分析(KPCA)进行特征提取和基于高阶统计量的特征选择作为预处理来降低数据维数,并在未降维数据上比较上述5种算法。最后,使用ROC曲线评价检测效果,结果表明:提出的2种算法提高了检测效果并具有一定鲁棒性。
- 史振威吴俊杨硕姜志国
- 关键词：异常检测高光谱图像核方法高阶统计量维数约减
