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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公开了一种基于自适应字典构造稀疏表示的高光谱图像目标检测方法，属于人工智能领域。所述方法包括：基于高光谱图像像素邻域具有相似性的假设，将高光谱图像分割成若干超像素，取每个超像素的特征光谱，即取超像素内光谱均值，并将特征与目标光谱比较，得以在无需任何人工设计的情况下，自适应的构造出过完备的目标字典和过完备的背景字典；将所构建的目标字典和背景字典将高光谱图像像素进行重构并计算重构误差，对相应重构误差使用线性背景抑制函数对目标和背景进行进一步分离得到最后的检测结果。采用本发明，能够提高高光谱图像目标检测的精度。
主权项：1.一种基于自适应字典构造的高光谱图像目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：构建基于图的图像分割GBIS融合光谱信息散度SID的高光谱图像超像素分割策略，将高光谱图像划分为由具有相似光谱的像素组成的超像素；S2：将构建的超像素内部像素的光谱加权平均后得到超像素的特征光谱，并将每个超像素的特征光谱与先验目标光谱计算光谱信息散度以自适应的构建过完备目标和背景字典；S3：将原始高光谱高光谱图像的像素使用目标和背景字典进行压缩感知并恢复，计算恢复残差，将得到的残差通过线性背景抑制函数进行变换得到最后的检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 一种基于自适应字典构造的高光谱图像目标检测方法
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