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基于逐行处理的高光谱异常检测快速算法研究
基于逐行处理的高光谱异常检测快速算法研究
摘要：高光谱图像异常检测是当前遥感图像处理领域中的热点问题之一。由于高光谱数据的高维特性，传统的异常检测方法在处理效率上存在一定的困难。本文针对这一问题，提出了一种基于逐行处理的高光谱异常检测快速算法，旨在提高高光谱图像异常检测的实时性和准确性。通过实验验证表明，该算法能够有效地提取出高光谱图像中的异常目标，具有较高的检测准确率和较快的处理速度。
关键词：高光谱异常检测，逐行处理，高维数据
1.引言
高光谱图像是一种可以获取物体光谱信息的图像数据，具有很强的信息量。然而，由于其维度高、数据量大等特点，高光谱异常检测一直面临着处理效率低和计算复杂度高的问题。因此，研究高效的高光谱异常检测算法具有重要意义。
2.相关工作
目前，关于高光谱异常检测的研究主要包括基于统计模型的方法、基于低秩重构的方法等。然而，这些方法在处理效率上存在一定的局限性，难以满足实时性要求。因此，本文提出了一种基于逐行处理的快速算法。
3.算法设计
本文提出的基于逐行处理的高光谱异常检测算法主要包括以下步骤：1）图像预处理，对高光谱图像进行均值滤波和标准化等预处理操作；2）逐行处理，按行依次处理高光谱数据，并提取出每行的异常特征；3）异常目标检测，根据异常特征进行目标检测和分类。
4.实验结果与分析
本文在一组高光谱数据集上进行了实验，对比了本文提出的算法与传统的异常检测算法。实验结果表明，本文提出的算法在检测准确率和处理速度上都具有明显的优势。与传统的方法相比，本文的算法能够更好地提取出高光谱图像中的异常目标，并在较短的时间内完成处理。
5.结论
本文提出了一种基于逐行处理的高光谱异常检测快速算法，通过实验验证表明，该算法能够有效地提取出高光谱图像中的异常目标，具有较高的检测准确率和较快的处理速度。未来的研究可以进一步优化算法的性能，并在更广泛的领域中应用。
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