基于Hausdorff度量的高光谱异常目标检测算法

高光谱遥感异常目标检测中，目标和背景光谱信息难以精确地界定，导致目标检测性能下降。针对经典RX检测算法存在虚警概率高、计算量大、过程繁琐等缺点，将Hausdorff度量引入高光谱异常检测，利用改进的Hausdorff距离（MHD）从光谱匹配程度的角度，进行了高光谱异常目标检测，最大程度地将异常目标和背景分离。采用模拟数据和真实高光谱数据进行大量实验，检测性能大幅提升，算法的计算效率提高了60%，证明了本文算法比RX算法、因果RX算法和KRX算法检测效果好，效率高等优势，算法的低复杂度特性为硬件实现提供了良好的算法支持。