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J-GLOBAL ID：201302283371902763   整理番号：13A0955096

ハイパースペクトル画像用のガウスの消去法に基づいた高速端成分抽出アルゴリズム

A Gaussian elimination based fast endmember extraction algorithm for hyperspectral imagery

著者 (5件)： GENG Xiurui (Key Lab. of Technol. in Geo-spatial Information Processing and Application System, Inst. of Electronics, Chinese ...) ,  XIAO Zhengqing (Coll. of Resources Sci. & Technol., Beijing Normal Univ., Beijing 100086, CHN) ,  JI Luyan (Key Lab. of Technol. in Geo-spatial Information Processing and Application System, Inst. of Electronics, Chinese ...) ,  ZHAO Yongchao (Key Lab. of Technol. in Geo-spatial Information Processing and Application System, Inst. of Electronics, Chinese ...) ,  WANG Fuxiang (School of Electronics and Information Engineering, Beihang Univ., 37 XueYuan Road, Beijing 100191, CHN)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 79  ページ： 211-218  発行年： 2013年05月 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 線形混合モデルに基づく場合,ハイパースペクトル画像のどのスペクトルバンド内でも画素が最大値を有するとすれば,画素が端成分であるという事実に基づきガウスの消去法(GEM)に基づく高速端成分抽出を本報で提案した。ガウスの消去法の利用はハイパースペクトル画像を変換するための下三角行列を実行するのと非常に似ている。より多くの端成分が抽出されると殆どのバンドはガウスの消去法に含まれる必要がなくなる。このため計算時間を顕著に削減できる。シミュレートと実際のハイパースペクトル画像の両方による実験結果は,ここで提案した手法は頂点成分分析(VCA)手法よりも非常に速く,VCAと同様の性能を提供できることを示した。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *スペクトル画像 ,  数値解法 ,  分析 ,  統計的線形モデル ,  *エッジ検出 ,  *画像認識 ,  アルゴリズム ,  画素
準シソーラス用語： *ガウスの消去法 ,  *ハイパースペクトル画像 ,  成分分析 ,  線形混合モデル ,  *端成分抽出

分類 (1件)： 地形データの処理  (RC02050O)

タイトルに関連する用語 (4件)： ハイパースペクトル画像 ,  ガウスの消去法 ,  端成分抽出 ,  アルゴリズム