論文の概要: Spectral Unmixing of Hyperspectral Images Based on Block Sparse
Structure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04638v1
- Date: Sun, 10 Apr 2022 09:37:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-14 09:22:49.180598
- Title: Spectral Unmixing of Hyperspectral Images Based on Block Sparse
Structure
- Title（参考訳）: ブロックスパース構造に基づくハイパースペクトル画像のスペクトルアンミックス
- Authors: Seyed Hossein Mosavi Azarang, Roozbeh Rajabi, Hadi Zayyani, Amin
Zehtabian
- Abstract要約: 本稿では,ブロックスパース構造とスパースベイズ学習戦略に基づくハイパースペクトル画像(HSI)のスペクトルアンミックス手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.491109220586182
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Spectral unmixing (SU) of hyperspectral images (HSIs) is one of the important
areas in remote sensing (RS) that needs to be carefully addressed in different
RS applications. Despite the high spectral resolution of the hyperspectral
data, the relatively low spatial resolution of the sensors may lead to mixture
of different pure materials within the image pixels. In this case, the spectrum
of a given pixel recorded by the sensor can be a combination of multiple
spectra each belonging to a unique material in that pixel. Spectral unmixing is
then used as a technique to extract the spectral characteristics of the
different materials within the mixed pixels and to recover the spectrum of each
pure spectral signature, called endmember. Block-sparsity exists in
hyperspectral images as a result of spectral similarity between neighboring
pixels. In block-sparse signals, the nonzero samples occur in clusters and the
pattern of the clusters is often supposed to be unavailable as prior
information. This paper presents an innovative spectral unmixing approach for
HSIs based on block-sparse structure and sparse Bayesian learning (SBL)
strategy. To evaluate the performance of the proposed SU algorithm, it is
tested on both synthetic and real hyperspectral data and the quantitative
results are compared to those of other state-of-the-art methods in terms of
abundance angel distance (AAD) and mean square error (MSE). The achieved
results show the superiority of the proposed algorithm over the other competing
methods by a significant margin.
- Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像(HSI)のスペクトルアンミックス(SU)は、リモートセンシング(RS)において重要な領域の1つであり、異なるRSアプリケーションで慎重に対処する必要がある。
ハイパースペクトルデータのスペクトル分解能が高いにもかかわらず、センサーの空間分解能は比較的低いため、画像ピクセル内に異なる純粋な物質が混ざり合う可能性がある。
この場合、センサによって記録された所定の画素のスペクトルは、その画素内の一意な物質に属する複数のスペクトルの組み合わせとなる。
スペクトルアンミキシングは、混合画素内の異なる材料のスペクトル特性を抽出し、各純粋なスペクトルシグネチャのスペクトルを復元する手法として用いられる。
隣接する画素間のスペクトル類似性の結果、ハイパースペクトル画像にはブロックスパーシティが存在する。
ブロックスパース信号では、非ゼロサンプルはクラスタ内で発生し、クラスタのパターンは事前情報として利用できないことがしばしばある。
本稿では,ブロックスパース構造とスパースベイズ学習(sbl)戦略に基づくhsisの新たなスペクトル混合法を提案する。
提案するsuアルゴリズムの性能を評価するために、合成データと実超スペクトルデータの両方でテストを行い、その定量的結果と、存在量天使距離(aad)と平均二乗誤差(mse)の観点から、他の最先端手法との比較を行った。
得られた結果は,提案アルゴリズムが他の競合手法よりも有意差で優れていることを示す。
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