ارائه یک پیش پردازشگر مکانی طیفی جدید برای بهبود تجزیه طیفی تصاویر ابرطیفی

Authors

فاطمه کوکبی

حسن قاسمیان

دانشگاه تربیت مدرس احمد کشاورز

دانشگاه خلیج فارس

abstract

: هدف از تجزیه طیفی تصاویر ابرطیفی، استخراج امضاهای طیفی عناصر خالص تشکیل­دهنده پیکسل های صحنه و فراوانی آن هاست. بیشترِ الگوریتم های به کاررفته در فرآیند استخراج امضاهای طیفی، بدون آنکه ساختار و همبستگی مکانی پیکسل های تصویر را در نظر بگیرند، تنها به اطلاعات طیفی پیکسل های تصویر توجه کرده اند. به تازگی الگوریتم هایی پباده­سازی شده است که به کمک ترکیب اطلاعات مکانی و طیفی، فرآیند شناسایی عناصر خالص و تجزیه طیفی را بهبود می­بخشند. در این مقاله، یک ماژول پیش پردازشگر جدید مکانی طیفی ارائه شده است؛ به طوری که پیکسل های نواحی مرزی به کمک نقشه کلاس به دست­آمده از الگوریتم کلاسترینگ، بدون نظارت و پنجره همسایگی 8تایی، میان دو یا چند ناحیه کلاستر را شناسایی و این نواحی ناهمگن مکانی را حذف می­کنند. سپس به کمک محاسبه وزن خلوص طیفی پیکسل های غیرِمرزی و آستانه گذاری، پیکسل های موجود در نواحی همگن مکانی و خالص طیفی را شناسایی می کنند تا طبقات استخراج عناصر خالص بعدی بتوانند با دقت و سرعت بیشتری، امضاهای طیفی را استخراج کنند. هدف ماژول مستقل پیشنهادی، کاهش خطای rmse تصویرِ بازسازی شده و مدت زمان پردازش لازم برای استخراج عناصر خالص و بهبود معیار جدیدی به نام بازده نسبت به دیگر طبقات پیش­پردازشگر موجود بر روی تصاویر ابرطیفی واقعی است.

Upgrade to premium to download articles

Sign up to access the full text

Already have an account?login

similar resources

ارائه یک پیش‌پردازشگر مکانی‌طیفی جدید برای بهبود تجزیه طیفی تصاویر ابرطیفی

: هدف از تجزیه طیفی تصاویر ابرطیفی، استخراج امضاهای طیفی عناصر خالص تشکیل­دهنده پیکسل‌های صحنه و فراوانی آن‌هاست. بیشترِ الگوریتم‌های به‌کاررفته در فرآیند استخراج امضاهای طیفی، بدون آنکه ساختار و همبستگی مکانی پیکسل‌های تصویر را در نظر بگیرند، تنها به اطلاعات طیفی پیکسل‌های تصویر توجه کرده‌اند. به‌تازگی الگوریتم‌هایی پباده­سازی شده است که به کمک ترکیب اطلاعات مکانی و طیفی، فرآیند شناسایی عناصر خ...

full text

بهبود طبقه بندی طیفی-مکانی تصاویر ابرطیفی با به کارگیری اطلاعات مکانی در انتخاب نشانه ها

فنآوری سنجش از دور ابرطیفی دارای کاربردهای فراوان در طبقه‌ بندی پوشش‌ های زمین و بررسی تغییرات آنها است. معمولترین روش جهت طبقهبندی تصاویر ابرطیفی، طبقه‌ بندی مبتنی بر پیکسل بوده که در آن هر پیکسل فقط با اطلاعات طیفی خود و بدون در نظر گرفتن پیکسل های همسایه، به کلاس مشخصی اختصاص می‌ یابد. پیشرفتهای اخیر و ایجاد تصاویری با قدرت تفکیک مکا...

full text

حسگری فشرده تصاویر ابرطیفی با دسته‌بندی طیفی و بازسازی با تنظیم‌کننده تغییرات کلی طیفی- مکانی

در این مقاله با توجه به همبستگی باندهای طیفی یک تصویر ابرطیفی، ابتدا این باندها را بر اساس ضرایب همبستگی دسته‌بندی می‌کنیم. سپس با استفاده از همبستگی مکانی بین پیکسل‌های یک تصویر ابرطیفی و به‌کارگیری دسته‌بندی مذکور، یک روش حسگری فشرده طیفی-مکانی را با دسته‌بندی طیفی برای تصاویر ابرطیفی پیشنهاد می‌نماییم. برای بازسازی این تصاویر، روش تنظیم‌کننده تغییرات کلی طیفی-مکانی پیشنهاد می‌شود که در آن عل...

full text

انتخاب باندهای بهینه جهت بهبود جداسازی طیفی تصاویر ابرطیفی

مدل آنالیز ترکیب خطی به طور گسترده‌ای برای برآورد سهم هر ماده خالص در اختلاط طیفی مورد استفاده قرار می‌گیرد. راه‌حل ریاضی مسئله ترکیب، حل مجموعه‌ای از معادلات خطی با استفاده از روش کمترین مربعات می‌باشد. اما بیشترین منبع خطا در روش‌های متداول آنالیز ترکیب طیفی ناشی از عدم امکان محاسبه تغییرات طیفی اعضای خالص در سیر زمان و مکان است. در این فرآیند از اعضای خالص ثابتی برای کل صحنه تصویربرداری استف...

full text

تاثیر انتخاب ویژگی به کمک الگوریتم ژنتیک بر طبقه بندی طیفی مکانی تصاویر ابرطیفی

فن‌آوری سنجش از دور ابرطیفی دارای کاربردهای فراوان در طبقه­بندی پوشش‌های زمین و بررسی تغییرات آنها می‌باشد. با پیشرفت‌های اخیر و ایجاد تصاویری با قدرت تفکیک مکانی بالا، لزوم استفاده توام از اطلاعات طیفی و مکانی را در طبقه­ بندی تصاویر ابرطیفی ایجاب می‌کند. در این تحقیق سعی می‌گردد تاثیر کاهش ابعاد به کمک الگوریتم ژنتیک را در فرآیند طبقه­ بندی طیفی-مکانی تصاویر ابرطیفی بررسی شود. در میان الگوریت...

full text

جداسازی طیفی و مکانی تصاویر ابرطیفی با استفاده از Semi-NMF و تبدیل PCA

Unmixing of remote-sensing data using nonnegative matrix factorization has been considered recently. To improve performance, additional constraints are added to the cost function. The main challenge is to introduce constraints that lead to better results for unmixing. Correlation between bands of Hyperspectral images is the problem that is paid less attention to it in the unmixing algorithms. I...

full text

My Resources

Save resource for easier access later


Journal title:
هوش محاسباتی در مهندسی برق

جلد ۷، شماره ۳، صفحات ۹۷-۱۱۴

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com

copyright © 2015-2023