Abstract-I detta dokument föreslår vi en ny sparty-baserad algoritm för automatisk måldetektering i hyperspektral bild (HSI). Denna algoritm bygger på konceptet att en pixel i HSI ligger i en lågdimensionell subrymd och därmed kan representeras som en gles linjär kombination av träningsproverna. Den glesa representationen (en gles vektor som motsvarar den linjära kombinationen av några utvalda träningsprover) av ett prov kan återvinnas genom att lösa ett 0-normminimeringsproblem. Med den senaste utvecklingen av den komprimerade avkänningsteorin, kan sådana minimering problem omarbetas som en standard linjär programmering problem eller effektivt approximeras av giriga jakt algoritmer. När den glesa vektorn har erhållits kan provklassen bestämmas av egenskaperna hos den glesa vektorn vid rekonstruktion. Förutom begränsningarna för sparhet och återuppbyggnad noggrannhet, vi också utnyttja det faktum att i HSI angränsande pixlar har en liknande spektral egenskap (smoothness). I vår föreslagna algoritm, en jämnhet begränsning införs också genom att tvinga vektorn Laplacian vid varje rekonstruerad pixel att vara minimum hela tiden inom minimeringsprocessen. Den föreslagna sparsitetsbaserade algoritmen tillämpas på flera hyperspektralbilder för att upptäcka mål av intresse. Simuleringsresultat visar att vår algoritm överträffar de klassiska hyperspektrala måldetektionsalgoritmerna, såsom de populära spektralmatchade filtren, matchade subrymdsdetektorer, adaptiva subrymdsdetektorer, samt binära klassifiatorer såsom stödvektormaskiner.
När det gäller HSI-måldetektering är ordboken konstruerad av lämpliga mål- och bakgrundsträningsprover baserade på tidigare information och den glesa vektorn kan erhållas genom att lösa ett begränsat minimeringsproblem REF.
Sparse Representation for Target Detection in Hyperspectral Imagery
{'venue': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'journal': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}