基于线性光谱混合模型的光谱解混改进模型
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TP391.41

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国家自然科学基金资助项目(60802059); 教育部博士点新教师基金资助项目(200802171003); 水下机器人国防重点实验室开放课题基金联合资助项目


An improved spectral unmixing modeling based on linear spectral mixing modeling
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    传统的基于线性光谱混合模型(LSMM)的解混方法采用迭代求解方式,复杂度较高,为此提出一种基于几何方式的模型求解方法。另一方面,LSMM采用固定谱形固定数量的光谱端元进行解混,影响了光谱解混精度,为此提出端元谱形的区域修正方法和端元子集的局域确定方法,从而建立基于柔性端元的新解混方式。实验表明了所提出的几何求解方法及柔性光谱端元方式的有效性。

    Abstract:

    Spectral unmixing is one of the important techniques of hyperspectral imagery processing.Traditional spectral unmixing method based on linear spectral mixing modeling(LSMM) is solved in terms of iteration manner,which suffers a heavy computational burden.In this case,a geometric solving method is proposed for LSMM instead of the iteration manner.Additionally,fixed number and fixed shape of endmembers are used in LSMM,leading to a discount unmixing accuracy.Aiming at this problem and constructing a new spect...

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引用本文

王立国.基于线性光谱混合模型的光谱解混改进模型[J].光电子激光,2010,(8):

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