TY -的A2 - Fu, Hanliang盟——刘,云非盟- Liu Jia-Bao PY - 2022 DA - 2022/05/17 TI -异常高光谱遥感图像目标检测方法基于卷积神经网络SP - 9223552六世- 2022 AB -异常高光谱遥感图像目标检测是图像研究的热点之一。图像噪声检测过程中生成的下降将导致高光谱遥感图像的质量。针对这一点,本文提出了一种不正常的高光谱遥感图像目标检测方法基于卷积神经网络。首先,深层残留学习网络模型被用来消除高光谱遥感图像中的噪声。其次,高光谱遥感图像的空间和光谱特性被用来优化聚类词典,然后包含目标信息的图像分割完成。最后,图像被输入到深卷积神经网络有双重分类器,和网络异常检测目标图像中。这个算法的测试结果表明,去噪图像的结构相似度大于0.86,这表明,该方法具有良好的降噪性能,图像细节不会损坏,分割效果好,可以获得高清晰度目标图像信息,图像中准确地检测异常目标。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2022/9223552 - 10.1155 / 2022/9223552摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER