Anomaly Detection Algorithm Based on Endmember Extraction in Hyperspectral Imagery
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摘要: 针对高光谱图像混合像元影响异常检测效果的问题，提出了一种基于端元提取的异常检测算法。该算法采用小波分解，将原始高光谱图像分解为高频信息图像和低频信息图像，舍弃低频信息图像，只利用高频信息图像，从而抑制了背景，突出了目标；然后使用正交子空间投影（OSP）方法提取图像的端元光谱；最后根据提取的端元光谱，采用光谱角匹配（SAM）技术完成高光谱图像的异常检测。为了验证本文方法的有效性，利用 AVIRIS 高光谱数据进行了仿真实验，取得了较好的检测效果。与其他算法相比，结果表明，本文算法的检测性能明显优于传统算法，既降低了虚警率，又大大缩短了计算时间，适用于实时的高光谱图像异常目标检测。
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