免费论文摘要：高光谱图像特殊检验和测定算法与运用接洽

高光谱图像数据常常是一个三维的数据正方体，其长和宽辨别对应两个空间维，每个像素的光谱动作第三维，具备图谱合一的杰出个性。特殊检验和测定动作一种特出的目的检验和测定本领，试图在没有目的光谱的前提下决定少许特殊像素场所，特殊像素是指其光谱鲜明各别于其范围像素光谱。它在民用和军事有普遍的运用，是高光谱图像的要害运用之一，不妨用来检验和测定感爱好的军事目的。 正文开始综述了高光谱图像特殊检验和测定百般后台模子和关系的算法，而后深刻接洽了高光谱图像华夏始的Reed-Xiaoli（RX）特殊检验和测定算法，及其关系的变种算法。经过将核RX算法正则化，正文矫正了核RX算法，提出正则化的核RX算法，并将正则化的线性RX算法和正则化的核RX算法的典型化截止再融洽，提出融洽RX算法，越发灵验地发掘出各别波段间高光谱图像中特殊和后台线性和非线性联系，普及了目的检验和测定几率。 正文重要接洽纯像素下人为小目的的特殊检验和测定，以是一切算法都运用了双窗口本领，将待检验和测定像素范围地区按遐迩分为外窗口地区（outer-window region，OWR）和内窗口地区（inner-window region，IWR），辨别对应后台地区和潜伏的目的地区。在高光谱图像特殊检验和测定中，为了减小因波段数目太多而引导的Hough效力，运用了核主因素领会（Kernel Principal Component Analysis，KPCA）举行特性索取和鉴于高阶统计量的特性采用本领动作预处置来贬低数据维数。在仿真数据和来自NASA的AVIRIS（Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer）光谱仪的如实高光谱图像数据试验中，原始的RX算法及其四个变种算法辨别运用在了降维和未降维的数据上。一切算法的检验和测定功效运用接收者操纵个性（Receiver Operating Characteristic，ROC）弧线举行了评介，检验和测定截止的ROC弧线表露正文提出的正则化核RX算法和融洽RX算法具备确定的出色性。高光谱图像特殊检验和测定在目的探求上面的运用，正文做了一点探痛快的接洽。

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