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基于双向信号子空间投影的高光谱图像虚拟维数估计
被引量:
2
1
作者
梅少辉
何明一
戴玉超
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期640-646,共7页
提出一种基于双向信号子空间投影的高光谱图像虚拟维数估计算法。该算法分别在高光谱图像的像元方向和波段图像方向进行信号子空间估计,虽然这两个方向上信号子空间的分布不同,但其维数均等于图像的虚拟维数。该方法不需要对信号子空间...
提出一种基于双向信号子空间投影的高光谱图像虚拟维数估计算法。该算法分别在高光谱图像的像元方向和波段图像方向进行信号子空间估计,虽然这两个方向上信号子空间的分布不同,但其维数均等于图像的虚拟维数。该方法不需要对信号子空间和噪声子空间进行区分,仅通过对不同方向上的信号子空间投影进行比较,获取图像的虚拟维数。仿真像元实验和实际高光谱图像实验均证明该算法改善了传统的基于单向投影的虚拟维数估计算法的性能,其性能优于常用的虚拟维数估计算法:Neyamn-Pearson检测算法和信号子空间估计算法。
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关键词
虚拟
维
数
本证维数
高光谱图像
混合像元分解
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职称材料
题名
基于双向信号子空间投影的高光谱图像虚拟维数估计
被引量:
2
1
作者
梅少辉
何明一
戴玉超
机构
西北工业大学电子信息学院陕西省信号与信息处理重点实验室
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期640-646,共7页
基金
国家自然科学基金(61171154,61201324)
教育部博士研究生学术新人奖
西北工业大学基础研究基金资助
文摘
提出一种基于双向信号子空间投影的高光谱图像虚拟维数估计算法。该算法分别在高光谱图像的像元方向和波段图像方向进行信号子空间估计,虽然这两个方向上信号子空间的分布不同,但其维数均等于图像的虚拟维数。该方法不需要对信号子空间和噪声子空间进行区分,仅通过对不同方向上的信号子空间投影进行比较,获取图像的虚拟维数。仿真像元实验和实际高光谱图像实验均证明该算法改善了传统的基于单向投影的虚拟维数估计算法的性能,其性能优于常用的虚拟维数估计算法:Neyamn-Pearson检测算法和信号子空间估计算法。
关键词
虚拟
维
数
本证维数
高光谱图像
混合像元分解
Keywords
algorithms, classification ( of information), data processing, eigenvalues and eigen functions, estima tion, feature extraction, image processing, remote sensing, signal processing, singular value decom position, spectrum analysis
DSSP (Double Signal Subspace Projection ), hyperspectral, spectral mixture analysis, VD ( Virtual Dimensionality), ID ( intrinsic dimensionality)
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于双向信号子空间投影的高光谱图像虚拟维数估计
梅少辉
何明一
戴玉超
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
2
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职称材料
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