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融合视觉注意机制的高光谱RX异常检测算法

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视觉注意机制具有快速引导关注到重点区域的特性,将其引入高光谱图像异常检测中具有可行性.本文从采样方式、波段选取、融入局部光谱特征3方面构建更适用于计算高光谱图像显著性的视觉注意机制模型.针对经典的基于高斯统计分布假设的RX异常检测算法在背景参数估计中易受潜在异常干扰的问题,利用视觉显著性结果对原图像进行高斯加权,在加权后图像中进行背景均值与协方差的重新估算,进而使用更精确的背景参数对原图像进行RX异常检测.在5个经典数据上的实验结果表明,本文方法有效地表现了潜在的异常目标,改进的RX异常检测算法具有更高的检测精度与更低的虚警率.
Hyperspectral RX Anomaly Detection Algorithm with Visual Attention Mechanism

李茗欣、黄远程、竞霞、史孟琦

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西安科技大学 测绘科学与技术学院,陕西 西安 710054

高光谱图像 异常检测 视觉注意机制 显著性 RX

国家自然科学基金痕迹科学与技术公安部重点实验室开放基金

421713942020FMKFKT07

2023

红外技术
昆明物理研究所 中国兵工学会夜视技术专业委员会

红外技术

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.914
ISSN：1001-8891
年,卷(期)：2023.45(4)
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