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在复杂背景干扰下,高光谱图像异常检测虚警率较高。针对这一问题,提出了结合非下采样contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)和空间聚类的基于支持向量数据描述(support voctor data description,SVDD)的异常检测算法。首先通过对高光谱数据进行NSCT分解,得到含有绝大部分背景信息的低频图像,与原始图像进行差运算,获取背景残差图像,以此抑制背景信息的干扰;然后采用空间聚类法对低频图像进行聚类分割,获得各子区域的