ارائه یک پیش پردازشگر مکانی طیفی جدید برای بهبود تجزیه طیفی تصاویر ابرطیفی
نویسنده:
چکیده:
هدف از تجزیه طیفی تصاویر ابرطیفی، استخراج امضاهای طیفی عناصر خالص تشکیل دهنده پیکسل های صحنه و فراوانی آن هاست. بیشتر 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 پباده سازی شده است که به کمک ترکیب اطلاعات مکانی و طیفی، فرآیند شناسایی عناصر خالص و تجزیه طیفی را بهبود می بخشند. 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 دست آمده از الگوریتم کلاسترینگ، بدون نظارت و پنجره همسایگی 8تایی، میان دو یا چند ناحیه کلاستر را شناسایی و این نواحی ناهمگن مکانی را حذف می کنند. سپس به کمک محاسبه وزن خلوص طیفی پیکسل های غیرمرزی 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 تصویر بازسازی شده و مدت زمان پردازش لازم برای استخراج عناصر خالص و بهبود معیار جدیدی به نام بازده نسبت به دیگر طبقات پیش پردازشگر موجود بر روی تصاویر ابرطیفی واقعی است.
کلیدواژگان:
تجزیه طیفی ، تصاویر ابرطیفی ، عناصر خالص ، فراوانی ، مکانی
زبان:
فارسی
صفحات:
97 تا 114
لینک کوتاه:
magiran.com/p1681136
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!