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提出一种基于低秩表示和学习字典的高光谱遥感图像异常探测算法.相对于其它低秩矩阵分解方法如鲁棒主成分分析,低秩表示方法更为契合高光谱图像的线性混合模型.该算法将低秩表示模型应用到高光谱图像异常探测问题上来,引入表征背景信息的学习字典,大大增强了低秩表示模型对初始参数的鲁棒性.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的算法有效地提高了异常的探测率,同时对初始参数具有较好的鲁棒性,可以作为一种解决高光谱图像异常探测的有效手段.