基于支持向量数据描述的高光谱图像目标检测

高光谱图像目标检测具有重要的理论研究价值和应用前景,是遥感信息处理领域中的一个热点课题。当前大部分检测算法需要设置一个合适的判决阈值,这个阈值是由人工设置或利用目标与背景信息进行计算得到的。实际中对背景的先验知识往往很少,这限制了很多算法的应用。针对这一问题,提出了一种新的纯像素目标检测算法——基于支持向量数据描述(SVDD)的高光谱图像目标检测算法,把目标检测问题转化为了单值分类问题。首先训练SVDD分类器,然后对数据进行类内(目标)和类外(背景)的分类,对分类的图像再利用目标的空间特征降低虚警率,最终得到目标检测结果。利用实际高光谱数据的实验表明,与经典的光谱角度制图和有约束能量最小化算法