Preview

Журнал прикладной спектроскопии

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Численный алгоритм слепого гиперспектрального несмешивания, соединяющий пространственную корреляцию и спектральное подобие

Полный текст:

Аннотация

Для гиперспектрального несмешивания предлагается многомасштабный метод пространственной регуляризации, основанный на модифицированном алгоритме сегментации изображения для генерации суперпикселей, в котором суперпиксели используются для извлечения контекстной информации из пространственных корреляций и спектрального сходства в гиперспектральных изображениях (HSI). Проблема разделения разложена на две простые задачи, касающиеся приблизительных суперпикселей и исходных пикселей. Результаты разделения этих задач имеют ограничения пространственной корреляции. Введение нового члена регуляризации, ограничивающего матрицу численности для обеспечения однородности численности, помогает эффективно использовать пространственные корреляции и спектральное подобие численности по данным HSI. Экспериментальные результаты, полученные на основе синтетических данных, демонстрируют более высокую точность предложенного алгоритма по сравнению с традиционными методами.

Об авторах

Q. Li
Школа приборостроения и оптоэлектронной инженерии Университета Бэйхан
Китай

100191, Пекин.



X. Miao
Школа приборостроения и оптоэлектронной инженерии Университета Бэйхан
Китай

100191, Пекин.



Список литературы

1. P. Ghamisi, N. Yokoya, L. Jun, W. Liao, S. Liu, Z. Plaza, B. Rasti, A. Plaza, IEEE Geosci. Remote Sens. Mag., 5, No. 4, 37-78 (2017).

2. Q. Li, Q. Wang, S. Shi, J. Appl. Spectrosc., 86, No. 3, 479-485 (2019).

3. H. G. Schulze, S. O. Konorov, J. M. Piret, M. W. Blades, R. F. B. Turner, Appl. Spectrosc., 7, No. 12, 2681-2691 (2017).

4. Z. Yang, G. Zhou, S. Xie, S. Ding, J. Yang, J. Zang, IEEE Trans. Image Process., 20, No. 4, 1112-1125 (2011).

5. Y. Qian, S. Jia, J. Zhou, A. Robles-Kelly, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 49, No. 11, 4282-4297 (2011).

6. W. He, H. Zhang, L. Zhang, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 55, No. 7, 3909-3921 (2017).

7. M.-D. Iordache, J. M. Bioucas-Dias, A. Plaza, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 50, No. 11, 4484-4502 (2012).

8. R. Achanta, A. Shaji, K. Smith, A. Lucchi, P. Fua, S. Susstrunk, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intel, 34, No. 11, 2274-2282 (2012).

9. R. A. Borsoi, T. Imbiriba, J. C. M. Bermudez, C. Richard, IEEE Geosci. Remote Sens. Lett., 16, No. 4, 598-602 (2019).

10. X. Wang, Y. Zhong, L. Zhang, Y. Xu, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 55, No. 11, 6287-6304 (2017).

11. J. Li, X. Li, L. Zhao, J. Appl. Remote Sens., 10, 1-18 (2016).

12. D. C. Heinz, C.-I. Chang, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 39, No. 3, 529-545 (2001).

13. J. M. P. Nascimento, J. M. Bioucas-Dias, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 43, No. 4, 898-910 (2005).

14. E. M. T. Hendrix, I. Garcia, J. Plaza, G. Martin, A. Plaza, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 50, No. 7, 2744-2757 (2011).


Для цитирования:


Li Q., Miao X. Численный алгоритм слепого гиперспектрального несмешивания, соединяющий пространственную корреляцию и спектральное подобие. Журнал прикладной спектроскопии. 2021;88(3):508(1)-508(7).

For citation:


Li Q., Miao X. Simulation of a Blind Hyperspectral-Unmixing Algorithm Incorporating Spatial Correlation and Spectral Similarity. Zhurnal Prikladnoii Spektroskopii. 2021;88(3):508(1)-508(7).

Просмотров: 9


ISSN 0514-7506 (Print)