【摘 要】
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提出了一种基于图像主成分分量的高光谱小目标检测算法 .作为一种多元数据集合 ,通常高光谱数据形成的几何体是一个超平面 .主成分分析能有效估计这一几何体的本征维数 .显著特征值对应的主成分体现了几何体大部分信息 ;而不显著特征值对应的主成分则代表了正交于几何体的信息 ,而这些信息中则包含了重要的内容 ,例如目标特性 .文中提出的方法就是利用这些不显著的主成分分量来进行小目标检测 .该方法减少了对先验
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提出了一种基于图像主成分分量的高光谱小目标检测算法 .作为一种多元数据集合 ,通常高光谱数据形成的几何体是一个超平面 .主成分分析能有效估计这一几何体的本征维数 .显著特征值对应的主成分体现了几何体大部分信息 ;而不显著特征值对应的主成分则代表了正交于几何体的信息 ,而这些信息中则包含了重要的内容 ,例如目标特性 .文中提出的方法就是利用这些不显著的主成分分量来进行小目标检测 .该方法减少了对先验光谱信息的依赖 ,提高了算法的实用性
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