Le nombre de spectres initiaux est un paramètre essentiel pour le démélangeage d'images hyperspectrales. Dans cet article, nous avons proposé une approche pour estimer le nombre de spectres initiaux dans une image hyperspectrale fondée sur la distribution des valeurs propres des matrices de covariance et corrélation de données. Les résultats sur des données synthétiques et l'image hyperspectrale prise par OMEGA montrent que, par rapport aux méthodes existantes, notre approche, qui est complètement aveugle, permet de donner le nombre exact de spectres initiaux sans être affectée par les artefacts
International audienceCet article présente une technique d'apprentissage qui permet de segmenter une...
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National audienceLa classification d'images satellitaires 'a haute r'esolution spatiale est discut'e...
National audiencePar simplicité, un modèle de mélange linéaire est souvent utilisé pour démélanger d...
Cet article présente un nouvel algorithme de démélange appliqué aux images hyperspectrales. Chaque p...
Le démélange d'images hyperspectrales vise à extraire les spectres des matériaux purs de la scène ob...
International audienceDe nombreuses études ont récemment montré l'avantage de l'approche géométrique...
Cet article présente une stratégie de segmentation d'images hyperspectrales liant de façon symétriqu...
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