高光谱解混相关论文
由于光谱成像技术空间分辨率的限制及地物分布的复杂性,使得高光谱图像中某些像元是由多种物质混合而成,这些像元称为混合像元。混......
随着成像光谱技术的迅速发展,高光谱成像吸引了越来越广泛的应用,如环境监测,风险防范以及矿产勘探等.然而,受到成像传感器空间分......
光谱解混在高光谱图像应用中起到重要作用。由于高光谱传感器的低空间分辨率特性以及地物分布的复杂性,高光谱图像中的每个像元通......
非负矩阵分解（Nonnegative matrix factorization,NMF）是一种适用性强且具有较好可解释性的盲源分离方法,在高光谱图像解混中受到越......
本文主要研究基于矩阵正则化表示的红外目标增强、图像修复与补全、高光谱图像解混等问题。所使用的矩阵正则化表示模型主要有：矩阵......
随着遥感应用逐渐趋向于定量化和精确化,高光谱解混作为高光谱遥感影像处理的关键技术之一,日益引起国内外学者的广泛关注。高光谱......
为了得到改进的优化解,提出一种基于丰度和端元约束下非负矩阵分解的解混方法。首先,基于丰度矩阵稀疏性特点,将重加权稀疏正则化......
混合像元(Mixed Pixel)的存在阻碍了高光谱图像(Hyperspectral Image,HI)的应用和发展。混合像元分解技术,即解混技术,能将混合像......
高光谱遥感图像是高光谱成像仪在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域,以数十至数百个连续且细分的光谱波段对目标区域同......
高光谱遥感影像含有丰富的光谱和空间信息,其图谱合一的特性使得高光谱影像能广泛应用于遥感反演、环境监测和目标探测等领域。由......
随着生命科学的发展,生物分子的快速分析检测已经变得越来越重要。但是现在大多用于检测DNA等生物分子的方法,例如分光光度计法、......
高光谱图像解混是识别高光谱图像中的地物成分以及估计地物丰度的一类重要技术。由于高光谱传感器对地物观测的空间分辨率有限,传......
高光谱遥感成像是对地观测领域的研究热点之一。高光谱图像包含几十至几百个波段的光谱信息,为地物分类和地物识别提供了有力的分......
显著性目标检测是计算机视觉中一项重要的任务。基于彩色图像的显著性目标检测已经取得了很好的成果,但是在复杂场景中,基于彩色图......
非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization, NMF)技术已经成为了高光谱解混领域研究的热点。但是如何有效地利用高光谱的空......
高光谱解混的目的在于提取图像中的端元特征和丰度特征。由于高光谱图像空间分辨率低而存在大量混合像元,因此如何从混合像元中提......
提出一种新的基于单形体几何的高光谱遥感图像混合像元丰度估计算法.该算法的目标是在已知端元矩阵的基础之上,估计高光谱图像中各......
近年来,非负矩阵分解NMF (Nonnegative Matrix Factorization)由于其简单有效的特点,已被广泛应用于解混。由于传统的NMF只有单层......
非负矩阵分解通过将一个非负矩阵分解为两个正矩阵的乘积,已经广泛的应用于高光谱图像解混。但是非负矩阵分解直接应用于高光谱图......
混合像元的存在影响了高光谱图像应用精度的提高,对解决问题的研究已经成为高光谱图像研究领域的一个热点。首先,对混合像元产生的......
在处理高光谱数据解混问题中,非负矩阵分解是一种非常有效的方法之一。现有的非负矩阵分解方法一般是针对图中所有地物信息的盲分......
在处理混合像元分解问题中,非负矩阵分解算法是一种比较热门的算法,因其算法模型与线性光谱模型有着相似性和解出的结果符合现实要......
受成像光谱仪性能与复杂地物分布的影响,高光谱图像存在大量的混合像元。传统的基于学习的混合像元分解方法通常都是浅层模型,或缺......
由于利用非负矩阵分解方法解决高光谱解混问题时,标准非负矩阵分解目标函数的非凸性影响了最优解的获取.通过对高光谱图像的端元光......
针对基于非负矩阵分解(NMF)的高光谱解混存在的容易陷入局部极小值和受初始值影响较大的问题,提出一种稀疏和正交约束相结合的NMF......
研究遥感图像处理混合像元分解问题,由于遥感图像中包含很多混合像元,影响图像的质量。传统的解混算法是以线性光谱混合模型为基础......
提出了基于互信息加权的最小二乘算法丰度反演,选择互信息矩阵作为加权矩阵,从熵的角度反映了不同波段间的相关性.同时,在丰度反演......
在高光谱图像(hyperspectral image,HSI)处理领域中,空间信息越来越成为一个重要的补充信息,因为它考虑了图像像素的空间相关性,这......
传统的独立分量分析并不适用于高光谱遥感图像的混合像元解混,因为图像中各端元的分布不是相互独立的.针对这一问题,提出了一种有......
随着高光谱遥感技术不断发展,高光谱图像具有显著特点:光谱分辨高,图谱合一,并广泛应用到各个领域。但遥感技术向定量化方向进一步......
本文在分析线性混合模型和非负矩阵分解的基础上,对现有的基于非负矩阵分解的高光谱解混算法的研究现状进行了总结,最后对基于非负......
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提出了一种基于Cayley-Menger行列式的快速端元提取算法.该算法的目标是寻找包含高光谱数据集的最小体积的单形体.与其它基于单形......
高光谱图像是一种新型的具有图谱合一特性的遥感图像，与多光谱等图像相比，其对地表物质间的细微差异通过连续的光谱曲线有更好的表达......
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高光谱传感器在一个连续的包括电磁波谱的紫外到短波红外等数十至数百个波段的光谱区间内获得丰富的地表信息。受空间分辨率和地表......
为了进一步提高亚像元级地物的光谱分析精度，提出了一种基于核部分非负矩阵分解（Kernel Protection Non—negative Matrix Factoriza......
对高光谱图像解混的目的在于从低空间分辨率的高光谱图像中找到端元与对应的丰度.本文根据解混算法中的最小体积准则,提出了一种自......
南京地质调查中心与南京理工大学合作完成的“基于空谱联合结构化特征的高光谱图像分析方法与应用技术”成果,获2019年度江苏省科......
非负矩阵分解通过将一个非负矩阵分解为两个正矩阵的乘积，已经广泛的应用于高光谱图像解混。但是非负矩阵分解直接应用于高光谱图像......
为了提高高光谱遥感图像混合像元分解的精度,提出基于核方法的高光谱线性解混。采用核化正交子空间投影(orthogonal subspace proj......
针对全约束非线性高光谱解混目标函数复杂及解混时间长的问题,本文提出了一种多线性高光谱图像解混算法。首先依据多线性光谱混合......
随着近年来技术的不断发展,高光谱图像的空间分辨率显著提高,但相比于其他光学遥感,较低的空间分辨率导致一个高光谱像元内可能包......
为表征高光谱数据的光谱和空间特性，引入光谱的平滑性和地物空间分布的稀疏性约束，提出非负矩阵分解的改进算法，将其应用于高光谱解混......
为了解决实际高光谱解混(HU)中噪声对解混精度的影响和光谱、空间信息利用不足的问题,提出了一种改进的基于光谱距离聚类的群稀疏......
