【摘 要】
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针对基于最大单纯形体积方法的端元提取算法通常涉及到对全局像素的处理且对噪声敏感的问题,提出了能快速从高光谱图像中提取端元的鲁棒最大单纯形体积端元提取算法。首先,该算法采用主成分分析对高光谱图像降维至p-1维子空间。随后,对于降维的子空间,算法采用凸包检测算法获取子空间下的凸包边界点。接着,对于检测到的凸包边界点,算法迭代选取p个数据点并计算其行列式体积,直至选取出p个能产生最大单纯形体积的数据点。
【机 构】
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郑州工商学院工学院 郑州451400;河南工程学院计算机学院 郑州451191
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针对基于最大单纯形体积方法的端元提取算法通常涉及到对全局像素的处理且对噪声敏感的问题,提出了能快速从高光谱图像中提取端元的鲁棒最大单纯形体积端元提取算法。首先,该算法采用主成分分析对高光谱图像降维至p-1维子空间。随后,对于降维的子空间,算法采用凸包检测算法获取子空间下的凸包边界点。接着,对于检测到的凸包边界点,算法迭代选取p个数据点并计算其行列式体积,直至选取出p个能产生最大单纯形体积的数据点。最后将提取的p个数据点逆变换至原始维度空间从而获取去噪后的p个端元。在模拟数据集和真实数据集上的实验结果
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