Алгоритм оценки параметров линейной спектральной смеси с полными ограничениями для анализа отсчётов гиперспектральных изображений
Автор: Денисова Анна Юрьевна, Мясников Владислав Валерьевич
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Технологии дистанционного зондирования земли
Статья в выпуске: 4 т.38, 2014 года.
Бесплатный доступ
В статье предлагается и исследуется алгоритм оценки коэффициентов линейной спектральной смеси, определяющей модель формирования отсчётов гиперспектральных изображений с использованием набора спектральных сигнатур. Набор спектральных сигнатур предполагается заданным, а на коэффициенты смеси накладываются ограничения: сумма коэффициентов полагается равной единице, каждый из коэффициентов должен быть неотрицательным. Дан обзор существующих методов и подходов к решению рассматриваемой задачи. Представлены результаты исследований, характеризующие качество и скорость работы предлагаемого алгоритма.
Гиперспектральные изображения, линейная спектральная смесь, ограничения, гиперспектральный анализ, метод наименьших квадратов
Короткий адрес: https://sciup.org/14059308
IDR: 14059308
Fully constrained linear spectral unmixing algorithm for hyperspectral image analys
In this article, a novel linear spectral unmixing algorithm is proposed and analyzed. The linear spectral mixture defines a model of pixels for hyperspectral images by means of spectral signatures. A set of spectral signatures is assumed to be known. Constraints are imposed on the spectral mixture coefficients: the sum of the coefficients is equal to unity and each coefficient is nonnegative. The results of the algorithm quality and speed analysis are described in the paper.
