技術特征：

技術總結
本發(fā)明公開了一種基于結構稀疏表示和內(nèi)部聚類濾波的高光譜異常目標檢測方法，用于解決現(xiàn)有高光譜異常目標檢測方法目標檢測效率低的技術問題。技術方案是在選擇初始背景像元后，利用主成分分析字典學習法學習得到魯棒性的背景字典。稀疏向量求解和圖像重建過程中，引入重加權拉普拉斯先驗，提高稀疏向量求解精度。計算原始圖像與重建圖像之間的誤差得到稀疏表示誤差。利用內(nèi)部聚類濾波表示高光譜數(shù)據(jù)的空譜特性，通過計算待測像元與它同類其他像元線性表示結果的誤差，得到內(nèi)部聚類誤差，最后聯(lián)合稀疏表示誤差與內(nèi)部聚類誤差的線性加權和實現(xiàn)異常目標的精確提取。經(jīng)測試，本發(fā)明相對于背景技術在恒虛警率的前提下檢測率提高了10％～15％。

技術研發(fā)人員：張艷寧;李飛;張秀偉;陳妍佳;張磊;魏巍;蔣冬梅
受保護的技術使用者：西北工業(yè)大學
技術研發(fā)日：2017.02.23
技術公布日：2017.07.04