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基于结构先验低秩表示的高光谱图像解混方法

1952018/10/11
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 基于结构先验低秩表示的高光谱图像解混方法
  • 知识产权 发明专利
  • 成果成熟度
  • 项目简介 本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于结构先验低秩表示的高光谱图像解混方法，包括原始高光谱数据进行光谱矫正、估计矫正后的高光谱数据的信号子空间、将校正后的数据以及光谱库作为低秩表示模型的输入数据和字典，通过解此优化问题得到整个光谱库的丰度矩阵、剔除光谱库中非真正端元的光谱、将修剪过的光谱库作为端元重新代入低秩表示模型计算所对应的丰度矩阵，反复迭代最终得到包含真正的端元矩阵以及所对应的丰度矩阵。利用光谱库作为端元，避免了直接从原始数据中提取端元，且由于对字典进行了修剪更新，降低了光谱库中物质光谱自相干性对解混效果的不利影响，能有效地识别出端元信号，提高了丰度估计的准确率。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2019/10/11
  • 委托机构 西安电子科技大学
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