写一个高光谱目标检测算法

高光谱目标检测算法（Hyperspectral Target Detection Algorithm）是一种基于高光谱成像数据的目标检测算法，其主要目的是在高光谱图像中自动检测出目标。

以下是一个基于基于波段梳理（Band Residuals）的高光谱目标检测算法：

1. 对高光谱图像进行预处理，包括噪声去除、波段归一化等。

2. 选择一组目标和背景波段，计算目标和背景波段的平均反射率。

3. 计算每个波段与目标和背景波段的差异，得到波段残差。

4. 对波段残差进行归一化处理，得到归一化的波段残差。

5. 使用聚类算法将归一化的波段残差分为目标和背景两类。

6. 利用分类结果，计算每个像素与目标和背景的相似度。

7. 根据相似度，将像素分为目标和背景两类。

8. 对目标进行形态学处理，去除噪声和小块。

9. 输出目标检测结果。

该算法的优点是可以自适应地选择目标和背景波段，并且具有较高的检测精度和鲁棒性。缺点是计算量较大，需要较长的计算时间。