基于分波段空域中值滤波能有效改善背景核矩阵分布原因
为了验证所提出的均值核RX（Median Kernel RX，MKRX）算法的有效性，利用AVIRIS机场数据进行仿真实验。实验中，在对高光谱数据进行归一化之后，根据图像的空间大小和分辨率，将MKRX算法的背景检测窗口大小设为11像素×11像素，目标检测窗口设为3像素×3像素，核函数选用高斯径向基核函数。径向基核函数的宽度c的选择至关重要，参数选择得当可以使数据的所有变化都体现在核函数中。通过多次实验，实验中将c取为40。中值滤波窗口选择为5×5像素，滤波前后背景核矩阵可以看出，通过分波段的中值滤波，可以大大消除异常点对背景核矩阵的影响，而对于正常的均匀性背景，由于分波段中值滤波并没有改变其数据分布特性，因而滤波前后的核矩阵基本没有变化。
为了说明MKRX算法的异常目标检测性能，将MKRX算法与KRX算法的检测结果进行对比。MKRX与KRX的检测结果在给定阈值下得到的阀值分割结果。从而可以看出MKRX算法所获得的检测效果好于KRX算法，在进行了分波段中值滤波优化背景分布后，由于背景核矩阵受异常点的影响减小而使检测目标数上升，尤其是在该图像的右侧区域，由于背景核矩阵的优化而使漏检概率减小。但从实验结果来看，二者在虚警概率上表现相差不大，对虚警的抑制效果并不明显。
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