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两组不同方法训练样本的高光谱成像目标自适应检测( Adaptive target detection in hyperspectral imaging from two sets of training samples with different means )
O Besson F Vincent S Matteoli
本文考虑了高光谱成像中目标的局部检测问题,假设目标的光谱特征隐藏在一个参数未知的椭圆轮廓分布背景中。为了推断出背景参数,可以使用两组训练样本:一组来自被测像素附近的像素,具有相同的均值和协方差,而第二组来自更远的像素,具有相同的协方差,但具有不同的均值。当整个数据样本(被测像素和训练样本)服从矩阵变量t分布时,以封闭形式导出了一步广义似然比检验(GLRT)。结果表明,该GLRT与高斯假设下的GLRT是一致的,并且保证了恒虚警率。我们还提出了一种两步GLRT算法,该算法仅从训练样本中估计背景的均值和协方差,然后插入仅基于被测像素的GLRT。
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