从端元选择到光谱解混的距离测算方法

被引：6

作者：

王立国

张晶

刘丹凤

王群明

机构：

[1] 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院

来源：

红外与毫米波学报 | 2010年 / 29卷 / 06期

关键词：

高光谱图像; 端元选择; 支持向量机; 单纯形增长算法; 光谱解混;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP751 [图像处理方法];

学科分类号：

081002 ;

摘要：

提出了基于支持向量机(SVM)的单纯形增长算法(SGA)新实现方法,该方法无需降维预处理,且采用低复杂度的距离尺度代替复杂的体积尺度;证明了线性SVM与传统线性光谱混合模型(LSMM)在光谱解混中的等效性,并探索了前者在信息的扩展利用和模型的非线性推广两方面的优势.实验结果表明,基于SVM的SGA实现方法在保证选择结果不变的前提下复杂度大大降低,SVM模型下解混精度明显提高.

引用

页码：471 / 475

页数：5