文献类型：期刊文章

作　　者：宋义刚[1] 吴泽彬[1,2,3] 孙乐[1] 刘建军[1] 韦志辉[1,3]

机构地区：[1]南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏南京210094 [2]南京理工大学连云港研究院,江苏连云港222006 [3]江苏省光谱成像与智能感知重点实验室,江苏南京210094

出　　处：《兵工学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(61101194);江苏省自然科学基金项目(BK2011701);江苏省'六大人才高峰'项目(WLW-011);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20113219120024);中国空间技术研究院创新基金项目(CAST201227);中国地质调查局工作项目(1212011120227)

年　　份：2014

卷　　号：35

期　　号：6

起止页码：834-841

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20142917946937)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目标检测是高光谱数据处理的重要应用之一,高光谱图像中空间和光谱信息的充分利用对于目标检测率的有效提升非常关键。提出一种新的联合稀疏表示的目标检测方法,将混合范数理论和算法应用于高光谱目标检测,在联合高光谱图像空间和光谱信息的基础上,建立了基于联合稀疏性约束的混合范数正则化数学模型,并利用交替方向乘子法对模型进行了优化求解。仿真实验结果表明,该方法能有效提高高光谱目标检测的准确性,降低虚警率。

关 键 词：信息处理技术 高光谱图像 目标检测 混合范数  联合稀疏性  交替方向乘子法  

分 类 号：TG156]