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摘要:
研究了区域关联型像元分解技术,旨在建立相邻或相似区域、不同高光谱图像之间的空间联系性,提高像元分解结果的可比性与综合解析能力.针对独立型像元分解技术存在的问题,提出了一种基于贝叶斯非负矩阵分解的区域关联型像元分解算法,根据相邻区域图像的像元分解结果估计当前图像各个端元及其丰度值的先验概率密度函数,并通过采样的方法进行像元分解,估计端元矩阵和丰度值矩阵.模拟数据的定量评价结果表明该算法与实际值具有更好的相似度,真实数据的定量分析结果则验证了该算法的实际有效性.
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文献信息
篇名 基于贝叶斯非负矩阵分解的区域关联型像元分解
来源期刊 高技术通讯 学科
关键词 区域关联 高光谱图像 像元分解 贝叶斯非负矩阵分解
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目 计算机与通信技术
研究方向 页码范围 365-372
页数 8页 分类号
字数 7005字 语种 中文
DOI 10.3772/j.issn.1002-0470.2014.04.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙卫东 清华大学电子工程系 52 471 10.0 20.0
2 陈厦微 清华大学电子工程系 1 1 1.0 1.0
3 禹晶 清华大学电子工程系 13 537 8.0 13.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
区域关联
高光谱图像
像元分解
贝叶斯非负矩阵分解
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高技术通讯
月刊
1002-0470
11-2770/N
大16开
北京市三里河路54号
82-516
1991
chi
出版文献量(篇)
5099
总下载数(次)
14
总被引数(次)
39217
相关基金
国家科技支撑计划
英文译名:
官方网址:http://kjzc.jhgl.org/
项目类型:重大项目
学科类型:能源
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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