論文の概要: Extending the Unmixing methods to Multispectral Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11893v1
- Date: Tue, 23 Nov 2021 14:10:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-24 20:11:17.024552
- Title: Extending the Unmixing methods to Multispectral Images
- Title（参考訳）: Unmixing法をマルチスペクトル画像に拡張する
- Authors: Jizhen Cai, Hermine Chatoux, Clotilde Boust, Alamin Mansouri
- Abstract要約: マルチスペクトル像のアンミックスに関する研究は比較的少ない。
基礎的な真実が与えられる2つの超スペクトルデータセットから、シミュレーションされた2つのマルチスペクトルデータセットを作成しました。
VCA,NMF,N-FINDRをマルチスペクトルデータセットで利用するための興味深い結果が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.40297985932927
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the past few decades, there has been intensive research concerning the
Unmixing of hyperspectral images. Some methods such as NMF, VCA, and N-FINDR
have become standards since they show robustness in dealing with the unmixing
of hyperspectral images. However, the research concerning the unmixing of
multispectral images is relatively scarce. Thus, we extend some unmixing
methods to the multispectral images. In this paper, we have created two
simulated multispectral datasets from two hyperspectral datasets whose ground
truths are given. Then we apply the unmixing methods (VCA, NMF, N-FINDR) to
these two datasets. By comparing and analyzing the results, we have been able
to demonstrate some interesting results for the utilization of VCA, NMF, and
N-FINDR with multispectral datasets. Besides, this also demonstrates the
possibilities in extending these unmixing methods to the field of multispectral
imaging.
- Abstract（参考訳）: 過去数十年間、ハイパースペクトル画像の混ざりあう研究が集中的に行われている。
NMF、VCA、N-FINDRなどの手法は、ハイパースペクトル像の非混合処理におけるロバスト性を示すため、標準となっている。
しかし、マルチスペクトル画像の混合に関する研究は比較的少ない。
そこで,マルチスペクトル画像に未混合手法を拡張した。
本稿では、基底真理が与えられた2つの超スペクトルデータセットから2つのシミュレートされたマルチスペクトルデータセットを作成する。
次に,これら2つのデータセットに混合法(vca,nmf,n-findr)を適用する。
その結果を比較分析することにより,マルチスペクトルデータセットを用いたvca,nmf,n-findrの利用に関する興味深い結果が得られた。
さらにこれは、これらの混合法をマルチスペクトルイメージングの分野に拡張する可能性も示している。
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