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基于代数余子式的N-FINDR快速端元提取算法

李琳 孟令博 孙康 赵永超

李琳, 孟令博, 孙康, 赵永超. 基于代数余子式的N-FINDR快速端元提取算法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(5): 1128-1134. doi: 10.11999/JEIT140923
引用本文: 李琳, 孟令博, 孙康, 赵永超. 基于代数余子式的N-FINDR快速端元提取算法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(5): 1128-1134. doi: 10.11999/JEIT140923
Li Lin, Meng Ling-Bo, Sun Kang, Zhao Yong-Chao. A Fast N-FINDR Algorithm Based on Cofactor of a Determinant[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(5): 1128-1134. doi: 10.11999/JEIT140923
Citation: Li Lin, Meng Ling-Bo, Sun Kang, Zhao Yong-Chao. A Fast N-FINDR Algorithm Based on Cofactor of a Determinant[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(5): 1128-1134. doi: 10.11999/JEIT140923

基于代数余子式的N-FINDR快速端元提取算法

doi: 10.11999/JEIT140923

A Fast N-FINDR Algorithm Based on Cofactor of a Determinant

  • 摘要: 基于高光谱图像特征空间几何分布的端元提取方法通常可分为投影类算法和单形体体积最大类算法,通常前者精度不好,后者计算复杂度较高。该文提出一种基于代数余子式的快速N-FINDR端元提取算法(FCA),该算法融合了投影类算法速度快和单形体体积最大类算法精度高的优势,利用像元投影到端元矩阵元素的代数余子式构成的向量上的方法,寻找最大体积的单形体。此外,该算法在端元搜索方面较为灵活,每次迭代都可用纯度更高的像元代替已有端元,因此能保证用该端元确定的单形体,可以将特征空间中全部像元包含在内。仿真和实际高光谱数据实验结果表明,该文算法在精准提取出端元的同时,收敛速度非常快。
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-07-15
  • 修回日期:  2014-11-28
  • 刊出日期:  2015-05-19

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