Approches géométriques pour l’estimation des fractions d’abondance en traitement de données hyperspectales
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چکیده
In hyperspectral image unmixing, a collection of pure spectra, the so-called endmembers, is identified and their abundance fractions are estimated at each pixel. While endmembers are often extracted using a geometric approach, the abundances are usually estimated using a least-squares approach by solving an inverse problem. In this paper, we tackle the problem of abundance estimation by using a geometric point of view. The proposed framework shows that a large number of endmember extraction techniques can be adapted to jointly estimate the abundance fractions, with essentially no additional computational complexity. This is illustrated in this paper with the N-Findr, SGA, VCA, OSP, and ICE endmember extraction techniques.
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