%0 Journal Article
%T 字典学习稀疏表示的高光谱图像异常检测
%A 唐意东
%A 黄树彩
%A 凌强
%A 钟宇
%J 强激光与粒子束
%D 2015
%X ？针对稀疏表示高光谱检测算法性能受背景字典影响较大的问题,充分利用高光谱图像空间信息和光谱主成分信息,提出了一种基于字典学习的稀疏表示异常检测算法。首先利用主成分分析提取高光谱数据的主特征,建立目标主成分空间,并证明了在主成分空间进行字典学习稀疏重构的可行性；然后在主成分空间内构造基于k-svd算法的训练字典,改善了背景字典性能；采用正交匹配算法重构主成分分量,利用主成分分析反变换得到待检测像元重构光谱,增强了高光谱图像的局部异常特性；最后,基于重构误差异常特性实现高光谱图像异常检测。仿真结果证明了该方法的有效性。
%K 高光谱图像
%K 主成分分析
%K 稀疏表示
%K 字典学习
%K 异常检测
%U http://www.hplpb.com.cn/CN/abstract/abstract10954.shtml