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J-GLOBAL ID：201602290304586126   Reference number：16A1064214

Sparsity-Regularized Robust Non-Negative Matrix Factorization for Hyperspectral Unmixing

ハイパースペクトルアンミキシングのためのスパース性正則化ロバストな非負行列因数分解【Powered by NICT】

Author (3)： He Wei (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping, and Remote Sensing, and the Collaborative Innovation Center for Geospatial Technology, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhang Hongyan (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping, and Remote Sensing, and the Collaborative Innovation Center for Geospatial Technology, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhang Liangpei (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping, and Remote Sensing, and the Collaborative Innovation Center for Geospatial Technology, Wuhan University, Wuhan, China)
Material： IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing  (IEEE J Sel Top Appl Earth Obs Remote Sens)
Volume： 9  Issue： 9  Page： 4267-4279  Publication year： 2016 
JST Material Number： W2259A  ISSN： 1939-1404  CODEN： IJSTHZ  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Hyperspectral unmixing (HU) is...

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Thesaurus term： impulse noise ,  Gaussian noise ,  time limit ,  *perspective projection ,  *regularization ,  modeling ,  noise (signal) ,  *robustness
Semi thesaurus term： ハイパースペクトルデータ ,  *ハイパースペクトル ,  *行列因数分解 ,  *スパース性 ,  *ハイパースペクトルアンミキシング , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (1)： Graphic and image processing in general  (JE04010I)

Terms in the title (5)： ハイパースペクトルアンミキシング ,  スパース性 ,  正則化 ,  ロバスト ,  非負行列因数分解