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基于区域分割的高光谱图像自适应解混方法

1452018/09/14
咨询成果 发布成果
基本信息
  • 成果类型 高等院校
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 成果持有方 西安电子科技大学
  • 行业领域 其他电子信息
  • 项目名称 基于区域分割的高光谱图像自适应解混方法
  • 知识产权 发明专利
  • 成果成熟度
  • 项目简介 本发明公开了一种基于区域分割的高光谱图像自适应解混方法，考虑线性混合和双线性混合共存的情况，其实现有：输入高光谱图像；用基于最小错误高光谱信号识别法估计端元数目；用顶点成分分析算法提取端元矩阵；用K均值聚类方法对高光谱数据聚类，将图像分割为匀质区域和细节区域；匀质区域采用线性模型，用稀疏约束的非负矩阵分解方法解混，细节区域采用广义双线性模型，用稀疏约束的半非负矩阵分解方法解混。本发明结合高光谱数据光谱和丰度的特点，获得高光谱图像更精确的表示，提高解混的准确率。在丰度上添加稀疏约束条件，克服了半非负矩阵分解算法易陷入局部最小值的缺点，得到更加准确的丰度，用于高光谱图像的地物识别。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2019/09/14
  • 委托机构 西安电子科技大学
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