【摘 要】
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针对异常检测算法检测精度远低于目标检测算法的问题,提出一种基于近似目标后验信息的高光谱异常检测算法. 该算法首先利用基于低秩和稀疏矩阵分解算法（LRSM D）对原始图像进行
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61571145,1405041）,黑龙江省自然科学基金资助项目（ZD201216）.
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针对异常检测算法检测精度远低于目标检测算法的问题,提出一种基于近似目标后验信息的高光谱异常检测算法. 该算法首先利用基于低秩和稀疏矩阵分解算法（LRSM D）对原始图像进行异常检测,将检测结果中的异常像元求取平均作为近似目标光谱,最后利用近似目标对原始图像进行约束能量最小化（C E M ）匹配检测. 为验证所提算法的有效性,分别用两幅真实高光谱图像进行仿真实验. 实验结果表明,与LR SM D算法相比,新算法能够有效地抑制虚假目标,显著地提高异常目标的检测性能.
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