矩阵相乘的Falk图示法(之一)

本方法由德国人.S.FalK于1951年提出,其优点除直观外,还兼有结果校验的功能特别适用于数值矩阵的计算.现以实例简介如     

基于波段子集特征融合的高光谱图像异常检测

高光谱图像分析中，对未知环境下伪装目标的检测识别具有较大难度，因为缺乏背景与目标的先验光谱信息.针对这一问题，提出一种高光谱图像异常检测算法.将高光谱图像分成波段子集进行特征提取，利用对图像中噪声程度及目标、背景之间可分性敏感的特征样本高阶统计量构造基本置信指派函数，通过D-S证据推理实现特征层智能融合异常检测.理论分析及仿真实验结果表明了算法的有效性.     

基于多检测器最大熵融合的多通道光谱图像异常检测

提出了一种多检测器最大熵融合的多通道光谱图像异常检测算法.选择多个不同的异常检测器，并利用自适应窗宽非参核密度估计方法估计其各自的输出分布，保留了多通道光谱图像数据的“长尾”特性，且避免了先验模型假设带来的模型误差.将各原始检测器的输出投影到具有标准正态边缘分布的变换空间中，利用变换空间中模型化的最大熵融合规则实现多检测器的决策级最优概率融合.在原数据空间通过似然函数的检验完成多通道光谱图像的目标检测.利用机载EPS-A航拍多通道光谱图像进行了实验，实验结果表明了算法的有效性.     

小资料

1 关于导数的一个理论问题 “…微积分学的基本思想乃是以线性函数来作函数的‘局部’近似。碰巧我们有这样一个事实:对于1-维向量空间来说,在线性形式(linear form)与数(numbers)之间,存在一种一一对应关系,所以在某一点的导数就被定义     

关于柯西——黎曼方程的一个注记

如果z=x+iy的函数w=u+iv是可微的,那么无论△z以什么方式趋于0时,增量比△w/△z必须趋于一个极限。在一般的,几乎所有的教科书中,接着都就这样讲:△z可以按任意方式趋于0,特别地可以(ⅰ)通过实值趋于0和(ⅱ)通过纯虚值趋于0,如此等等。但是美国1946年版Louis A.Pipes著《Applied Math-     

一种基于单似然检验的高光谱图像小目标检测器

针对背景和目标的先验光谱特征未知的条件,给出一种基于单似然检验的高光谱图像小目标检测器。小目标相对于背景的低概率性使得高光谱图像数据对目标光谱信号的矩特征几乎不施加约束,可在最大熵条件下将广义似然比检验简化为对背景似然的单似然检验;利用全部数据样本建立无参估计模型以充分利用样本信息,从而得到基于单似然检验的高光谱图像小目标检测器。该检测器避免了统计模型误差和不明确物理含义特征对实际高光谱图像数据检测带来的影响。使用可见光/近红外波段机载I型实用型模块化成像光谱仪(OMIS-I)高光谱图像进行了实验,实验结果及相应理论分析表明该算法可有效检测高光谱图像中的空间低概率目标。