Spectral library pruning based on classification techniques

  • سال انتشار: 1392
  • محل انتشار: هشتمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران
  • کد COI اختصاصی: ICMVIP08_150
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 1103
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

Hossein Fayyazi

Faculty of ICT Malek-Ashtar University of Technology Tehran,

Hamid Dehghani

Faculty of Electrical Engineering Malek-Ashtar University of TechnologyTehran,

Mojtaba Hosseini

Dept. of Computer Engineering Amirkabir University of Technology Tehran,

چکیده

Spectral unmixing is an active research area inremote sensing. The direct use of the spectral libraries in spectralunmixing is increased by increasing the availability of thelibraries. In this way, the spectral unmixing problem is convertedinto a sparse regression problem that is time-consuming. This isdue to the existence of irrelevant spectra in the library. So thesespectra should be removed in some way. In this paper, a machinelearning approach for spectral library pruning is introduced. Atfirst, the spectral library is clustered based on a simple andefficient new feature space. Then the training data needed tolearn a classifier are extracted by adding different noise levels tothe clustered spectra. The label of the training data is determinedbased on the results of spectral library clustering. After learningthe classifier, each pixel of the image is classified using it. Forpruning the library, the spectra with the labels that none of theimage pixels belong to, are removed. We use three classifiers,decision tree, neural networks and k-nearest neighbor todetermine the effect of applying different classifiers. The resultscompared here show that the proposed method works well innoisy images.

کلیدواژه ها

hyperspectral image; spectral library; sparse unmixing; machine learning

مقالات مرتبط جدید

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.