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基于约束误差不变的高光谱图像端元优化模型
被引量：
2
1
作者
王为家
耿修瑞
《中国科学院大学学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2022年第1期83-90,共8页
线性混合模型(linear mixture model,LMM)在端元提取中起着至关重要的作用。在LMM假设下,理想的端元提取效果需要重建误差最小。但是在实际的高光谱数据集中噪声是不可避免的,单纯追求重建误差最小化可能会导致最终结果偏离真实端元。...
线性混合模型(linear mixture model,LMM)在端元提取中起着至关重要的作用。在LMM假设下,理想的端元提取效果需要重建误差最小。但是在实际的高光谱数据集中噪声是不可避免的,单纯追求重建误差最小化可能会导致最终结果偏离真实端元。为平衡重建误差与噪声的影响,使用几何优化模型计算重建误差,通过约束重建误差来最小化单形体体积,提出新的误差约束优化模型EIC-OSV(error invariant constrained-optimal simplex volume)。模拟数据及真实数据下的实验表明,EIC-OSV可以提高现有端元提取方法的准确性。
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关键词
高光谱
端元提取
单形体
优化
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职称材料
题名
基于约束误差不变的高光谱图像端元优化模型
被引量：
2
1
作者
王为家
耿修瑞
机构
中国科学院空天信息创新研究院、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
出处
《中国科学院大学学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2022年第1期83-90,共8页
基金
国家自然科学基金(61805246)资助。
文摘
线性混合模型(linear mixture model,LMM)在端元提取中起着至关重要的作用。在LMM假设下,理想的端元提取效果需要重建误差最小。但是在实际的高光谱数据集中噪声是不可避免的,单纯追求重建误差最小化可能会导致最终结果偏离真实端元。为平衡重建误差与噪声的影响,使用几何优化模型计算重建误差,通过约束重建误差来最小化单形体体积,提出新的误差约束优化模型EIC-OSV(error invariant constrained-optimal simplex volume)。模拟数据及真实数据下的实验表明,EIC-OSV可以提高现有端元提取方法的准确性。
关键词
高光谱
端元提取
单形体
优化
Keywords
hyperspectral
endmember extraction
simplex
optimization
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于约束误差不变的高光谱图像端元优化模型
王为家
耿修瑞
《中国科学院大学学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2022
2
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