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先验信息约束NMF的高光谱
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针对高光谱图像中含有大量混合像元,且大多数
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算法未能利用真实地物信息的问题,提出了一种利用先验信息约束的非负矩阵分解方法对高光谱进行
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。首先利用顶点成分分析法和全约束最小二乘法分别对端元矩阵和丰度矩阵进行初始化,然后利用本文算法对高光谱数据进行
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,最后对估计端元和估计丰度进行评价分析。实验显示,利用本文提出的方法对数据
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的结果优于其他约束的非负矩阵分解算法得到的结果,在求解过程中有很好的抗噪性能。
2022-04-14 22:56:42
1009KB
高光谱图像
非负矩阵分解
先验信息
数据解混
1
基于约束非负矩阵分解的高光谱图像
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光谱
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可以有效提升高光谱图像的利用效率。非负矩阵分解(NMF)常用于寻找非负数据的线性表示,可以有效解决混合像元问题。基于丰度的稀疏性和图像局部不变性提出一种高光谱
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算法。对丰度采取稀疏性约束和基于拉普拉斯矩阵的图正则项约束,构造了一个新的目标函数,端元和丰度在经过若干次迭代后取得了较好的
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合结果。该算法在模拟和真实数据上都进行了有效性验证,实验结果证明所提算法具有良好的
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性能。
2022-04-14 19:54:48
14.06MB
图像处理
光谱解混
非负矩阵
端元
1
ECCV2020_CUCaNet:用于无监督超光谱超分辨率的耦合
解混
网络中的交叉注意,ECCV,2020年。(PyTorch)
无监督的高光谱超分辨率耦合
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网中的交叉注意 ,, ,,和 论文代码:。 图。1。 受频谱分解技术启发的拟议的无监督超光谱超分辨率网络的图示,即具有交叉注意的耦合
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网(CUCaNet) ,该网络主要由两个重要模块组成:交叉注意和空间光谱一致性。 训练 请简单地运行./Main_CAVE.py演示,以在两个HSI(伪造的和真实的食物,图表和玩具)上重现我们的HSISR结果(将与在Windows OS上实现的Python 3.7使用)。 之前:有关必需的软件包,请参阅详细的.py文件。 参数:可以更好地调整权衡参数train_opt.lambda_* ,并且网络超参数灵活。 结果:请查看登录到./checkpoints/CAVE_*name*/precision.txt的五个评估指标(PSNR,SAM,ERGAS,SSIM和UIQI)以及保存在./Results/CAVE/的输出.m
2022-04-14 10:41:42
45.26MB
Python
1
层次分析matlab代码-robust-unmixing-plmm:分级贝叶斯模型,考虑了端成员的变异性和突然的光谱变化,以
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多时相高光谱图
层次分析matlab代码分级贝叶斯模型,考虑了端成员的变异性和突然的光谱变化,以
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多时相高光谱图像 说明:与以下方法中描述的方法相关的Matlab代码 P.-A. Thouvenin,N.Dobigeon和J.-Y. Tourneret-分级贝叶斯模型,考虑了端成员的变异性和突然的光谱变化,以解开多时相高光谱图像, IEEE Trans。 计算想像,卷。 4,没有1,2018年3月,第32-45页。 作者: P.-A. Thouvenin,pierreantoine [dot] thouvenin [at] gmail [dot] com 实验:运行本文中报告的真实数据实验的代表性示例,配置并运行main_real_data.m脚本。 脚本main_extract_data.m可用于从data/raw_data文件夹中包含的原始数据文件中提取高光谱数据。 data文件夹中已经提供了数据提取后获得的.mat文件。 相关性:当前代码包括在以下出版物中描述并由其各自作者开发的MATLAB函数。 [1] JM Nascimento和JM Bioucas-Dias-顶点分量分析:一种快速混合高
2022-04-11 10:51:13
42.25MB
系统开源
1
高光谱图像unmixingmatlab代码-unmixing-plmm:使用扰动线性混合模型进行具有光谱可变性的高光谱
解混
高光谱图像分离matlab代码使用微扰线性混合模型进行具有光谱可变性的高光谱
解混
描述:与描述的方法相关的 Matlab 代码 P.-A. Thouvenin, N. Dobigeon 和 J.-Y. Tourneret -使用扰动线性混合模型IEEE Trans对光谱可变性进行高光谱
解混
。 信号处理,卷。 64,没有。 2,第 525-538 页,2016 年 1 月。 作者: P.-A. Thouvenin, pierreantoine[dot]thouvenin[at]gmail[dot]com 实验:要在文章中报告的真实数据上运行具有代表性的实验示例,请配置并运行main.m脚本。 依赖关系:当前代码包括以下出版物中描述的 MATLAB 函数,并由其作者开发。 [1] JM Nascimento 和 JM Bioucas-Dias -顶点分量分析:一种分离高光谱数据的快速算法, IEEE Trans。 地球科学。 遥感,卷。 43,没有。 4,第 898--910 页,2005 年 4 月。 [2] JM Bioucas-Dias 和 MAT Figueiredo -约束稀疏回
2022-03-31 22:59:10
2.3MB
系统开源
1
近似稀疏约束的多层非负矩阵分解高光谱
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稀疏正则化函数的选取直接影响到稀疏非负矩阵分解高光谱
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的效果。目前,主要采用 L0.或 L1 范数作为稀疏度量。L0 稀疏性好,但求解困难;L1 求解方便,但稀疏性差。提出一种近似稀疏模.型,并将其引入到多层非负矩阵分解(AL0-MLNMF)的高光谱
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中,将观测矩阵进行多层次稀疏分.解,提高非负矩阵分解高光谱
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的精度,提升算法的收敛性。仿真数据和真实数据实验表明:该算.法能够避免陷入局部极值,提高非负矩阵分解高光谱
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性能,算法精度上比其他几种算法都有较大.的提升效果,RMSE 降低 0.001~1.676 7,SAD 降低 0.002~0.2443。
2022-01-15 23:40:36
1.4MB
非负矩阵分解(NMF);
稀疏;
混合像元;
解混
1
matlab开发-高光谱
解混
和去噪
matlab开发-高光谱
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和去噪。高光谱混合噪声
解混
演示。
2022-01-07 19:03:06
7KB
硬件接口和物联网
1
去噪代码matlab-uDAS:通过具有稀疏性的无约束降噪自编码器(uDAS)进行无监督频谱
解混
去噪代码 matlab
2021-12-06 16:44:16
1.94MB
系统开源
1
N-FINDR
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算法研究
N-FINDR: an algorithm for fast autonomous spectral end-member determination in hyperspectral data 作者Michael E. Winter
2021-12-05 22:32:47
1.4MB
N-FINDR
端元提取
1
高光谱图像
解混
数据集 Samon
高光谱图像
解混
数据集 Samon 高光谱图像
解混
数据集 Samon
2021-11-22 17:31:46
9.94MB
高光谱
解混
数据集
Samon
1
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