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【2h】

Hyperspectral Anomaly Detection via Graph Dictionary-Based Low Rank Decomposition with Texture Feature Extraction

机译：高光谱异常检测通过图表字典的基于图表的低秩分解与纹理特征提取

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作者
Shangzhen Song; Yixin Yang; Huixin Zhou; Jonathan Cheung-Wai Chan;
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年度 2020
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1. Orthogonal Subspace Projection-Based Go-Decomposition Approach to Finding Low-Rank and Sparsity Matrices for Hyperspectral Anomaly Detection [J] . Chang Chein-I, Cao Hongju, Chen Shuhan, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing . 2021,第3期

机译：基于正交的子空间投影的去分解方法，用于找到高光谱异常检测的低级和稀疏矩阵
2. Low-Rank and Sparse Matrix Decomposition With Orthogonal Subspace Projection-Based Background Suppression for Hyperspectral Anomaly Detection [J] . Yang Yixin, Zhang Jianqi, Song Shangzhen, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters . 2020,第8期

机译：基于正交子空间投影的低级和稀疏矩阵分解，用于高光谱异常检测的基于正交子空间投影的背景抑制
3. Local hyperspectral anomaly detection method based on low-rank and sparse matrix decomposition [J] . Chang Hongwei, Wang Tao, Li Aihua, Journal of Applied Remote Sensing . 2019,第2期

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4. Low-Rank Sparse Matrix Decomposition and Support Vector Machine for Hyperspectral Anomaly Detection [C] . Shangzhen Song, Huixin Zhou, Zhe Zhang, International conference on smart multimedia . 2019

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5. Feature selection algorithms for anomaly detection in hyperspectral data. [D] . Nakariyakul, Songyot. 2007

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6. A Distributed Parallel Algorithm Based on Low-Rank and Sparse Representation for Anomaly Detection in Hyperspectral Images [O] . Yi Zhang, Zebin Wu, Jin Sun, 2018

机译：基于低秩稀疏表示的分布式并行高光谱图像异常检测算法
7. An Improved Low Rank and Sparse Matrix Decomposition-Based Anomaly Target Detection Algorithm for Hyperspectral Imagery [O] . Yan Zhang, Yanguo Fan, Mingming Xu, 2020

机译：基于低等级和稀疏矩阵分解的异常目标检测算法，用于高光谱图像
8. Improved Feature Extraction, Feature Selection, and Identification Techniques That Create a Fast Unsupervised Hyperspectral Target Detection Algorithm [R] . Johnson, R. J. 2008

机译：改进的特征提取，特征选择和识别技术，创建快速无监督的高光谱目标检测算法

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