融合自适应窗口显著性检测和改进超像素分割的高光谱异常检测

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融合自适应窗口显著性检测和改进超像素分割的高光谱异常检测
Hyperspectral anomaly detection via combining adaptive window saliency detection and improved superpixel segmentation
- 角色：First author第一作者
- 机构：
  郑州轻工业大学电气信息工程学院, 郑州 450002
- 邮箱：qxl_sunshine@163.com
- 简介：钱晓亮，研究方向为模式识别与人工智能/遥感图像场景分类与目标检测。E-mail：qxl_sunshine@163.com
钱晓亮
1 * ，
- 机构：
  郑州轻工业大学电气信息工程学院, 郑州 450002
曾银凤
1 * ，
- 角色：Corresponding author通信作者
- 机构：
  西安电子科技大学空间科学与技术学院, 西安 710126
- 邮箱：ls1425854658@163.com
- 简介：林生，研究方向为高光谱图像异常检测/遥感图像目标检测。E-mail：ls1425854658@163.com
林生
2 * ，
- 机构：
  河南工业大学信息科学与工程学院, 郑州 450001
张博
3 * ，
- 机构：
  郑州轻工业大学电气信息工程学院, 郑州 450002
任航丽
1 * ，
- 机构：
  郑州轻工业大学电气信息工程学院, 郑州 450002
王慰
1 *
2023年27卷第12期页码：2748-2761
DOI：10.11834/jrs.20222004
稿件说明：