近日我组杜博老师和张玉香老师的论文“Beyond the Sparsity-Based Target Detector: A Hybrid Sparsity and Statistics-Based Detector for Hyperspectral Images”被CCF A类刊物IEEE TIP录用。

本文主要提出了一个联合稀疏和统计的探测器（HSSD）用于高光谱图像中的目标检测，该算法基于测试像素的先验假设，设计了一个特定假设的词典，可以有效避免特定类别训练样本数量不均衡的问题。然后，为了在两个假设下建立有效地对比，对背景训练样本进行纯化处理。接下来，结合高斯噪声的基于稀疏表达的二元假设模型来表示图像。最后，通过广义似然比检验来得到更稳健的探测结果。