【摘 要】
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提出了一种基于虚拟背景光谱Hausdorff距离的高光谱图像异常目标检测算法(VBS-HD).利用改进的部分Hausdorff测度计算待测像元与背景信息间各波段光谱的正反双向距离,并分别进
【机 构】
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哈尔滨工程大学信息与通信工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61571145);黑龙江省自然科学基金重点资助项目(ZD201216)
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提出了一种基于虚拟背景光谱Hausdorff距离的高光谱图像异常目标检测算法(VBS-HD).利用改进的部分Hausdorff测度计算待测像元与背景信息间各波段光谱的正反双向距离,并分别进行升序排列.为了避免数据成像过程中,由传感器、环境等因素产生的孤立噪声点对测试像元造成误判,算法选取前k个距离进行均值化,进行后续Hausdorff的度量.对于背景信息的选取,本算法根据待检测像元周围背景信息的特点,构造理想化虚拟背景光谱信息,从而有效减少背景信息掺杂噪声及异常点对检测性能的影响.为了进一步提高检测效率,在GPU/CUDA模型下,设计算法的并行系统架构,利用GPU的并行计算能力,获得较好的加速效果.通过模拟及真实数据的实验结果表明,VBS-HD异常检测算法具有较强的抗噪声干扰能力,在保证较高的检测精度的同时,显著提升了算法的执行效率.
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