【摘 要】
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异常目标检测是当前高光谱图像处理中的一个研究热点。针对当前异常目标检测算法存在的问题，从解决高光谱图像中含有的背景、异常目标和噪声等相关量出发，利用高光谱图像的空间谱和光谱特性，提出了联合低秩张量分解和稀疏表示的新的高光谱图像异常目标检测算法。该算法首先利用低秩张量分解模型对高光谱进行图像恢复，使图像质量得到提升，从而使得异常目标变得突出，易于进行目标检测；然后，再利用稀疏差异指数进行异常目标检测
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金（LH2019F040）； 大庆师范学院科学研究基金（19ZR02）；
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异常目标检测是当前高光谱图像处理中的一个研究热点。针对当前异常目标检测算法存在的问题，从解决高光谱图像中含有的背景、异常目标和噪声等相关量出发，利用高光谱图像的空间谱和光谱特性，提出了联合低秩张量分解和稀疏表示的新的高光谱图像异常目标检测算法。该算法首先利用低秩张量分解模型对高光谱进行图像恢复，使图像质量得到提升，从而使得异常目标变得突出，易于进行目标检测；然后，再利用稀疏差异指数进行异常目标检测，得到需要的异常检测结果；最后，利用真实的高光谱图像进行仿真实验，结果表明，新的异常目标检测算法具有检测精度高、虚警率低和鲁棒性好的特点。
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