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1、哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文基于核方法的高光譜圖像異常檢測算法研究姓名：尤佳申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：通信與信息系統(tǒng)指導(dǎo)教師：趙春暉20110312基丁核方法的高光譜圖像異常檢測算法研究ABSTRACTHyperspectralimagerywhichcandistinguishdifferentgroundobjectsandhavetinyspectraldifferencebyvirtueofhighspectralresolutio
2、nisanewtypeofremotesensingdataHyperspectralimageryAlsoitdoesn’tneedanypriorknowledgeofthetargetspectralsignatureThusitisverypracticableinrealscenesNowadaysitbecomesahotspotinthefieldoftargetdetection，andattractsmanyspeci
3、alistsandscholars’attentionBasedonanalysingofstructureandcharacteristicsofhyperspectralimagery，andapplyingsomesignalprocessingtechniques，thedissertationdoesthefollowingresearchesinordertosolvethedifficultiesinanomalydete
4、ction，suchasthesingledetectionmode，thechoosenoftheappropriatekernelparameterandusingthespatialcorrelationFirstly，afterresearchingonthedetectionmodeoftheanomalydetectionforhyperspectralimagery，anewKRXalgorithmbasedonmulti
5、plewindowalgorithmanalysisisintroducedtoslovetheproblemsofsomeinterferencesignalsourcewhichareunknown，ornotinterestingThealgorithmusesthreewindowstodetectforhyperspectralimagerywhicharetheouterwindow，themiddlewindowandth
6、einnerwindowTheouterwindowremovesthewhitenoisewhichcomesfromthemiddlewindowandtheinnerwindowanddiminishestheinfluenceofbackgroundinterferencebytheuseofOSPalgorithmThebackgroundpixelselectedbymiddlewindowdetectsthepixelse
7、lectedbyinnerwindowbyusingtheKRXalgorithmTheresultsprovethattheproposedalgorithmoutperformstheotheralgorithms，andcanobtainabettereffectofdetectionandalowerfalsealarmrateSecondlythetheoryofKOSPisanalyzedandanewtargetortho
8、gonalsubspaeeprojectionanomalydetectionalgorithmforhyperspectralimagebasedonadaptivekernelmethod(AKOSP)isintroducedThisalgorithmsolvesthatdetectionparameterisdifficulttoadapttocomplexandchangingbackgroundenvironmentwhich
9、declinesthedetectionefficiencyThisalgorithmnotonlyenhancedtheuniversalityalseducestheworkoftestingTheresultsprovethattheproposedalgorithmoutperformstheotheralgorithms，andcanobtainabetterdetectionresulttoprovethatthekerne
10、lparameterwhichisdeterminedappropriatelyornotisanimportantfactorinthedecisionalgorithmperformanceFinally，Intheproblemsofprevioushyperspectraltargetdetectionalgorithmsatebasedontheinformationofspectrumandthedataoffeatures
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