【摘 要】
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针对高光谱背景中存在异常和噪声的问题，提出了一种基于光谱角匹配（SAM）加权的核RX异常检测算法。首先对图像背景像元进行尽均值聚类，得到不同类背景对应的聚类中心，然后计算背景
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针对高光谱背景中存在异常和噪声的问题，提出了一种基于光谱角匹配（SAM）加权的核RX异常检测算法。首先对图像背景像元进行尽均值聚类，得到不同类背景对应的聚类中心，然后计算背景像元与聚类中心的光谱角余弦，选出较纯净的背景作为新背景，最后新背景中的每个像元将自己的光谱角信息作为权值，构造加权核RX异常检测算子，通过加权削弱了残留其中的异常和噪声的干扰。为验证算法的有效性，利用真实的AVIRIS和ROSIS．03遥感器采集高光谱数据进行了仿真实验，结果表明与对比算法相比，所提算法对潜在的异常具有较强的抑制能力，
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