【摘 要】
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高光谱图像目标检测作为一个研究热点在军事和民用方面的应用越来越广泛。为了能同时利用高光谱图像数据的空谱信息,本文提出一种新的基于张量表示的高光谱图像目标检测算法
【机 构】
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中国科学院西安光学精密机械研究所,西安交通大学电子信息与工程学院,中国科学院大学,中国科学院地球环境研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61501456),陕西省自然科学基金资助项目(No.2018JM6065).
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高光谱图像目标检测作为一个研究热点在军事和民用方面的应用越来越广泛。为了能同时利用高光谱图像数据的空谱信息,本文提出一种新的基于张量表示的高光谱图像目标检测算法。算法使用CP(Canonical Polyadic)张量分解技术和张量块分解(Block Term Decomposition,BTD)分别对高光谱数据进行盲源分析,提取了有效的局部图像块空谱特征,建立了一个基于稀疏表示和协作表示的检测模型,针对多种类型背景复杂的场景数据进行实验,并与当前流行的目标检测算法进行比较。从可视化检测结果来看,本文算法
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