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首页> 外文会议>Algorithms and Technologies for Multispectral, Hyperspectral, and Ultraspectral Imagery XII pt.1 >Scale-space in Hyperspectral Image Analysis
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Scale-space in Hyperspectral Image Analysis

机译：高光谱图像分析中的尺度空间

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摘要

For two decades, techniques based on Partial Differential Equations (PDEs) have been used in monochrome and color image processing for image segmentation, restoration, smoothing and multiscale image representation. Among these techniques, parabolic PDEs have found a lot of attention for image smoothing and image restoration purposes. Image smoothing by parabolic PDEs can be seen as a continuous transformation of the original image into a space of progressively smoother images identified by the "scale" or level of image smoothing. The semantically meaningful objects in an image can be of any size, that is, they can be located at different image scales, in the continuum scale-space generated by the PDE. The adequate selection of an image scale smoothes out undesirable variability that at lower scales constitute a source of error in segmentation and classification algorithms. This paper proposes a framework for generating a scale space representation for a hyperspectral image using PDE methods. We illustrate some of our ideas by hyperspectral image smoothing using nonlinear diffusion. The extension of scalar nonlinear diffusion to hyperspectral imagery and a discussion of how the spectral and spatial domains are transformed in the scale space representation are presented.
机译：二十年来，基于偏微分方程（PDE）的技术已在单色和彩色图像处理中用于图像分割，恢复，平滑和多尺度图像表示。在这些技术中，抛物线型PDE已引起人们对图像平滑和图像恢复目的的广泛关注。通过抛物线型PDE进行的图像平滑可以看作是原始图像向由“平滑”或“图像平滑”级别标识的逐渐平滑的图像空间的连续转换。图像中具有语义意义的对象可以具有任意大小，也就是说，它们可以位于PDE生成的连续尺度空间中的不同图像尺度上。图像比例尺的适当选择可以消除不希望的可变性，因为较低的比例尺会构成分割和分类算法中的错误源。本文提出了一种使用PDE方法生成高光谱图像比例尺空间表示的框架。我们通过使用非线性扩散的高光谱图像平滑来说明我们的一些想法。将标量非线性扩散扩展到高光谱图像，并讨论了如何在比例空间表示中变换光谱域和空间域。

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