Vector attribute profiles for hyperspectral image classification

Autor: Sébastien Lefèvre, Mauro Dalla Mura, Erchan Aptoula
Přispěvatelé: Okan University, GIPSA - Signal Images Physique (GIPSA-SIGMAPHY), Département Images et Signal (GIPSA-DIS), Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - 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Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2016
Předmět:
Zdroj: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2016, 54 (6), pp.3208-3220. ⟨10.1109/TGRS.2015.2513424⟩
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2016, 54 (6), pp.3208-3220. ⟨10.1109/TGRS.2015.2513424⟩
ISSN: 0196-2892
DOI: 10.1109/TGRS.2015.2513424⟩
Popis: International audience; Morphological attribute profiles are among the most prominent spectral-spatial pixel description methods. They are efficient, effective and highly customizable multi-scale tools based on hierarchical representations of a scalar input image. Their application to multivariate images in general, and hyperspectral images in particular, has been so far conducted using the marginal strategy, i.e. by processing each image band (eventually obtained through a dimension reduction technique) independently. In this paper, we investigate the alternative vector strategy, which consists in processing the available image bands simultaneously. The vector strategy is based on a vector ordering relation that leads to the computation of a single max-and min-tree per hyperspectral dataset, from which attribute profiles can then be computed as usual. We explore known vector ordering relations for constructing such max-trees and subsequently vector attribute profiles, and introduce a combination of marginal and vector strategies. We provide an experimental comparison of these approaches in the context of hyperspectral classification with common datasets, where the proposed approach outperforms the widely used marginal strategy.
Databáze: OpenAIRE
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