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Hyperspectral Image Unmixing for Classification and Recognition : An Overview

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
  • 통권
    Vol.8 No.12 (2015.12)바로가기
  • 페이지
    pp.223-236
  • 저자
    Mingyu Nie, Zhi Liu, Hui Xu, Xiaoyan Xiao, Fangqi Su, Jun Chang, Xiaomei Li
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A270053

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원문정보

초록

영어
The limited resolution of image sensors and the complex diversity of nature, cause mixed pixel problems in hyperspectral technology. Such problems are common, and increase the complexity of hyperspectral image processing. Hyperspectral unmixing is crucial for hyperspectral image classification and recognition. In unmixing, the image signatures are represented as a linear combination of the basic materials. Unmixing is the process of decomposing a mixed pixel into constituent materials, and calculating the corresponding fractional abundance. If pure materials (end members) are present in an image, unmixing can be divided into two steps, namely, end member extraction and abundance decomposition. On the other hand, if there is no pure material, researchers have devised and investigated unsupervised and semi-supervised spectral unmixing technology. This article presents an overview of the state-of-the-art methods of hyperspectral unmixing and their extensions.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Mixiing model for hyperspectral Image
 3. Traditional methods of End Member Extraction and Abundance Decomposition
  3.1 End Member Extraction
  3.2 Abundance Decomposition
 4. Unsupervised Spectral unmixing
  4.1 Hyperspectral unmixing Based on ICA
  4.2 Spectral and Spatial Complexity for hyperspectral unmixing
  4.3 NMF and its Extensions
 5. Semi-Superivised Spectral Unmixing
 6. Conclusions and Future Work
 References

키워드

hyperspectral unmixing end member extraction unsupervised NMF semi-superivsed

저자

  • Mingyu Nie [ School of Information Science and Engineering, Shandong University ]
  • Zhi Liu [ School of Information Science and Engineering, Shandong University ]
  • Hui Xu [ School of Information Science and Engineering, Shandong University ]
  • Xiaoyan Xiao [ Department of Nephropathy, Oilu Hospital of Shandong University ]
  • Fangqi Su [ School of Information Science and Engineering, Shandong University ]
  • Jun Chang [ School of Information Science and Engineering, Shandong University ]
  • Xiaomei Li [ Department of oncology, the Second Hospital of Shandong Univeristy ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4254
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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