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基于全变差低秩张量分解的高光谱图像异常目标检测方法

摘要

基于全变差低秩张量分解的高光谱图像异常目标检测方法,属于高光谱遥感图像异常目标检测技术领域。本发明为了解决目前的异常检测方法存在无法很好地分离背景和异常的问题。本发明采用全变差正则化低秩张量分解模型将高光谱图像分解为低秩数据部分和混合信息部分;然后利用l2,1范数和域变换递归滤波器,对混合信息部分进行异常检测;并利用协同表示检测器提取嵌入低秩背景数据部分的异常信息;融合低秩数据和混合信息部分的初始检测结果,得到最终的检测结果。主要用于高光谱图像的异常目标检测。

著录项

  • 公开/公告号CN114565850A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-31

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工程大学;

    申请/专利号CN202210203988.6

  • 申请日2022-03-02

  • 分类号G06V20/10;G06V10/77;G06V10/80;G06K9/62;

  • 代理机构哈尔滨市松花江专利商标事务所;

  • 代理人张换男

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号

  • 入库时间 2023-06-19 15:30:44

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-31

    公开

    发明专利申请公布

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