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题名最小体积约束的高光谱图像分辨率增强算法
被引量：3
- 1
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作者
王亚堃
朱荣刚
刘波
李剑茹
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机构
中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所
光电控制技术重点实验室
中国人民解放军
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出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2019年第1期38-42,共5页
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基金
航空科学基金(2017ZC13002)
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文摘
针对现有的高光谱多光谱图像融合算法解空间较大、未考虑高光谱数据的物理意义以及存在局部最优的问题,提出了一种基于单形体最小体积约束的耦合非负矩阵分解的高光谱与多光谱图像融合算法(MVC-CNMF)。该算法在混合像元解混的过程中,考虑图像的物理意义,加入了端元单形体最小体积约束。由仿真结果可以看出,该算法能有效地克服现有融合算法中的缺陷,实现了高光谱与多光谱图像的端元与丰度的精确匹配,获得高空间分辨率的融合图像,尤其适用于端元数目较多的高光谱图像。
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关键词
高光谱图像
空间分辨率
图像融合
单形体最小体积约束
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Keywords
hyperspectral image
spatial resolution
image fusion
minimum volume constraint
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名高光谱图像快速Gram行列式端元提取优化方法
被引量：1
- 2
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作者
许宁
孙康
胡玉新
耿修瑞
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机构
中国科学院电子学研究所
中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室
中国科学院大学
中国电子科技集团公司第五十四研究所
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第9期1913-1921,共9页
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基金
“十三五”背景预研项目(105060301)
中国地质调查局地质调查项目(1212011120226)资助课题
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文摘
高光谱图像快速Gram行列式端元提取算法基于高光谱图像最大单形体体积标准,具有容易理解、算法复杂度低、无需降维处理等特点,但是其在进行端元提取时,采用的计算公式仍需进行矩阵求逆,随着端元的逐个求解,矩阵维数增多导致计算量增加。由于端元提取时获得的端元Gram矩阵满足对称特性,引入埃尔米特矩阵(Hermitian matrix)分块求逆引理,简化矩阵求逆处理,优化快速Gram行列式端元提取方法。采用美国Cuprite矿区的机载可见光/红外成像光谱仪(airborne visible/infrared imaging spectrometer,AVIRIS)机载高光谱图像进行实验验证,并对该方法在不同初始化条件下的求解结果进行分析,结果表明快速Gram行列式端元提取方法会受到初始条件的影响,在端元、像元数量增加时所提方法可提升计算效率。
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关键词
端元提取
分块矩阵求逆引理
单形体体积
线性混合模型
高光谱图像
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Keywords
endmember extraction
block matrix inversion lemma
simplex volume
linear mixture model
hyperspectral imagery
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分类号
TP394.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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