Fast Semi-Supervised Unmixing of Hyperspectral Image by Mutual Coherence Reduction and Recursive PCA

Autor: Samiran Das, Aurobinda Routray, Alok Kanti Deb

Publikováno v: Remote Sensing, Vol 10, Iss 7, p 1106 (2018)

Dictionary pruning step is often employed prior to the sparse unmixing process to improve the performance of library aided unmixing. This paper presents a novel recursive PCA approach for dictionary pruning of linearly mixed hyperspectral data motiva

Externí odkaz: https://doaj.org/article/adca404b6e47428cb2764f58edf272ff

A Semi-Supervised Rank Tracking Algorithm For On-Line Unmixing Of Hyperspectral Images

Autor: Benoit Jaillais, Ludivine Nus, Sebastian Miron, Saïd Moussaoui, David Brie

Publikováno v: ICASSP
International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP 2020
International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP 2020, May 2020, Barcelone, Spain. ⟨10.1109/ICASSP40776.2020.9053931⟩
International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP 2020, May 2020, Barcelone, Spain

International audience; This paper addresses the problem of rank tracking in real time hyperspectral image unmixing. Based on the On-line Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM), we propose a new hyperspectral unmixing approach that integr

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::b02b62f822da91f25a176bb299f9f05f
https://doi.org/10.1109/icassp40776.2020.9053931

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.