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Restoration of Hyperspectral Imagery

机译：高光谱影像的恢复

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In hyperspectral imaging, the quality of the collected spectral signatures can be degraded by blurring due to the channel weighting function of the imaging spectrometer. In this work, we are investigating reconstruction techniques to enhance salient features and remove degradation effects in measured spectra to assist in subsequent machine analysis. Here preliminary work is presented showing spectral restoration using simulated data and real data of the AVIRIS NW Indian Pines hyperspectral image using different restoration algorithms. The restored AVIRIS image was classified and the classification accuracy was used to assess the usefulness of the restoration process. All the methods gave comparable results with the Jansson method giving slightly higher classification accuracy.
机译：在高光谱成像中，由于成像光谱仪的通道加权功能，所产生的光谱特征会因模糊而降低质量。在这项工作中，我们正在研究重建技术，以增强显着特征并消除测量光谱中的降级影响，以帮助后续的机器分析。在这里，我们将进行初步工作，展示使用模拟数据和使用不同恢复算法的AVIRIS NW Indian Pines高光谱图像的真实数据进行光谱恢复。对恢复的AVIRIS图像进行分类，并使用分类精度评估恢复过程的有用性。所有方法都给出了与Jansson方法相当的结果，而Jansson方法给出了更高的分类精度。

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