文件名称:
基于自适应参数支持向量机的高光谱遥感图像小目标检测
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文件大小: 2mb
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上传时间: 2021-02-07
详细说明：针对高光谱遥感图像的小目标检测问题，提出了一种基于自适应参数支持向量机(SVM)的检测方法。采用主成分分析(PCA)法对高光谱遥感图像进行降维，降低数据冗余度；之后通过无监督检测方法对小目标进行快速、粗糙定位，并将该定位结果作为后验信息输入到SVM中；依据后验信息与核空间散度准则自适应确定SVM中核函数的参数，并使用SVM 在核空间中寻找分离目标和背景的最佳超平面；利用该超平面将像元重新分类为背景和目标，并且迭代上述操作，得到精确且稳定的目标检测结果。大量实验结果表明，与经典RX方法、核RX方法、支持向量数据描述(SVDD)方法相比，该方法可以更有效、精确地检测出高光谱遥感图像中的小目标。
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