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基于数学形态学改进的SGA端元提取算法

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基于单形体体积的端元提取方法,如N-FINDR方法、单形体增长算法(SGA)等,由于原理简单、提取效果好等优点而被广泛关注.使用N-FINDR方法和单形体增长算法(SGA)进行端元提取时需要对原始图像数据进行降维处理,而在降维处理时有可能会"忽视"图像中的一些小目标.此外,一些针对N-FINDR的改进方法虽然通过引入不受维数限制的单形体体积计算公式避免了降维处理,然而由于N-FINDR方法本身的缺陷导致端元提取的结果不稳定.针对这些现象,提出一种既能做到每次端元提取的结果相同,又能避免降维运算的改进的单形体增长算法.首先利用数学形态学的方法确定图像的第一个端元,然后借鉴单体增长算法(SGA)的思想利用改进的单形体体积计算公式依次提取端元.将改进后的单体增长算法应用于高光谱遥感数据证明了算法的有效性.

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来源
《第七届中国信息融合大会》|2015年|1276-1279|共4页
会议地点青岛
作者
Fang Junlong; 方俊龙; Guo Baofeng; 郭宝峰; Shi Junfeng; 石俊峰; Shen Honghai; 沈宏海;
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作者单位

中国航空学会信息融合分会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类图像处理方法;
关键词
遥感图像; 端元提取; 单形体增长算法; N-FINDR算法; 数学形态学;

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