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在高光谱异常检测的基于背景的估计的研究中，背景中存在的异常像元会对背景估计的准确性产生不利影响，通过获得一个不包含异常目标的纯净背景可以有助于提高异常目标检测算法的检测率。因此，本文提出一种基于局部密度的背景纯化方法以去除背景中的异常像元。经典的RX算法(Reed-Xiaolidetector，RXD)在背景统计信息估计时，因初始背景中存在异常像元而产生失真现象。这使RX算法的检测结果具有较高的虚警率。在本文中，将像元的局部密度作为该像元的异常度标签，通过最大类间方差法去除初始背景中潜在的异常像元，最后可