基于粒子群算法的高光谱影像端元提取技术

来源 :测绘科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fangfang200805
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基于凸面几何学理论,由端元作为角点的单形体的体积应该是最大的。著名的N-FINDR和SGA算法正是基于以上理论,通过在数据云中寻找体积最大的单形体来实现端元的自动提取。本文利用粒子群优化(PSO)技术,基于凸面几何学理论,设计了一个新的端元提取算法。利用模拟和真实高光谱影像对其进行了实验,并将其结果与N-FINDR和SGA算法的结果进行了比较分析。 Based on the convex geometry theory, the volume of a simplex with the endpoints as corners should be the largest. The well-known N-FINDR and SGA algorithms are based on the above theory, which can realize the automatic extraction of endmember by finding the largest single body in the data cloud. In this paper, a new endmember extraction algorithm is designed based on the convex geometry theory using Particle Swarm Optimization (PSO). Experiments were carried out with both simulated and real hyperspectral images, and the results were compared with the results of the N-FINDR and SGA algorithms.
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