| Индекс УДК |
535.33 533.9 |
|
Simulation of a blind hyperspectral-unmixing algorithm incorporating spatial correlation and spectral similarity Q. Li, X. Miao |
|
| 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. |
| Название источника | Журнал прикладной спектроскопии |
| Место и дата издания | 2021 |
| Прочая информация | Т. 88, № 3. - С. 508 |
