基于相关向量机的高光谱图像解混方法

• 作者: 杨京辉 王立国 钱晋希
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱图像 UARVM 丰度 相关向量机 解混
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 267-270,286
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3425字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.201311016

摘要

针对传统的高光谱数据解混方法中存在的解混精度不高、丰度图模糊的缺陷，提出一种基于相关向量机的高光谱图像解混方法（ unmixing algorithm based on relevance vector machine， UARVM）。其核心思想是采用改进的一对余型的相关向量机将多分类问题转化为多个二分类的问题，且求取出每个样本所对应的归属类别的概率值，即丰度值来完成图像的解混。理论研究和仿真结果表明：相对于传统解混方法，UARVM解混精度高，丰度分布图效果好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王立国	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	116	829	15.0	23.0
2	钱晋希	中国空间技术研究院通信卫星事业部	2	3	1.0	1.0
6	杨京辉	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	3	5	2.0	2.0