基于字典重构的高光谱图像亚像元目标检测

稀疏表示的引入为高光谱遥感图像的目标检测提供了新途径，但在其检测过程中，由于过完备字典的构造是直接从高光谱图像中进行获取的，存在不确定性因素且无法实现对亚像元的准确检测。针对上述问题，本文提出了一种基于字典重构的高光谱图像亚像元目标检测算法。该算法利用无监督方法进行过完备字典的构造，确保过完备字典中包含部分目标像元的光谱信息，同时引入二元对立假设模型实现对高光谱图像中亚像元目标的检测。对模拟及真实高光谱遥感图像数据进行实验仿真，通过对实验结果三维图、ROC曲线以及AUC值的对比分析，得出本文所提出的算法，该算法不仅提高了检测精度而且更好地抑制了背景噪声。