فشرده سازی تصاویر ابرطیفی با استفاده از اطلاعات مکانی

پایان نامه
چکیده

نظریه ی جدید نمونه برداری فشرده این امکان را فراهم می کند که اطلاعات از ابتدا به صورت فشرده دریافت شود. به عبارتی امکان دریافت و فشرده سازی سیگنال های تنک را به صورت هم زمان و بهینه فراهم می آورد که عبارت تنکی به معنای داشتن تعداد مقادیر غیر صفر کم می باشد. با بهره-گیری از همبستگی طیفی و مکانی بین باندها و پیکسل های تصاویر ابرطیفی تئوری نمونه برداری فشرده را انجام می دهیم.

منابع مشابه

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...

متن کامل

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...

متن کامل

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...

متن کامل

جداسازی طیفی با استفاده از حسگری فشرده در تصاویر ابرطیفی

تصویربرداری ابرطیفی ابزاری مهم در کاربردهای سنجش از دور بشمار می رود. حسگرهای ابرطیفی، نور منعکس شده از سطح زمین را در صدها و یا هزاران باند طیفی اندازه گیری کرده و حجم بالایی از داده را جهت پردازش بعدی به پایگاه زمینی می فرستند. با وجود اینکه این حسگرها وضوح طیفی بسیار بالایی دارند اما وضوح مکانی آنها پایین است. در بعضی از کاربردها، بی درنگ نیاز به داشتن تصویر در سطح زمین داریم و لازمه ی این م...

جداسازی طیفی و مکانی تصاویر ابرطیفی با استفاده از semi-nmf و تبدیل pca

در سال های اخیر جداسازی داده های سنجش از دور با استفاده از عامل بندی ماتریس نامنفی (nonnegative matrix factorization) مود توجه قرار گرفته است و برای بهبود کارایی آن، به تابع هزینه اقلیدسی قید های کمکی می افزایند. چالش اصلی در این میان معرفی قید های است که بتواند نتایج بهتری را استخراج کند. همبستگی بین باند های تصاویر ابر طیفی مساله ای است که کمتر مورد توجه الگوریتم های جداسازی قرار گرفته است. ا...

متن کامل

منابع من

با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده

{@ msg_add @}


نوع سند: پایان نامه

دانشگاه خلیج فارس - بوشهر - دانشکده برق

کلمات کلیدی

میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com

copyright © 2015-2023