【摘 要】
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在高光谱图像异常检测中,背景存在异常像元会造成背景统计信息失真,这将导致检测结果具有较高的虚警率。针对此问题,提出了一种基于密度背景纯化的异常检测算法。首先计算背
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61571145,61601135）,黑龙江省自然科学基金项目（ZD201216）,哈尔滨市优秀学科带头人基金项目（RC2013XK009003）,中央高校基本科研业务费专项基金项目（GK2080260139）.
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在高光谱图像异常检测中,背景存在异常像元会造成背景统计信息失真,这将导致检测结果具有较高的虚警率。针对此问题,提出了一种基于密度背景纯化的异常检测算法。首先计算背景中每个像元的密度;然后根据高光谱图像中背景密度远大于异常密度的特性,利用最大类间方差法将异常从背景中分离;最后,将纯化后的背景用于统计信息的估计,通过RX检测算法（Reed-Xiaoli detector,RXD）对高光谱图像进行检测。为验证算法的有效性,利用两组真实的高光谱数据进行仿真实验。实验结果表明与RXD比,所提算法在两组数据下的曲线下
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