Non-Gaussian Linear Mixing Models for Hyperspectral Images
المؤلف
المصدر
Journal of Electrical and Computer Engineering
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-10-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
العلوم الهندسية و تكنولوجيا المعلومات
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Modeling of hyperspectral data with non-Gaussian distributions is gaining popularity in recent years.
Such modeling mostly concentrates on attempts to describe a distribution, or its tails, of all image spectra.
In this paper, we recognize that the presence of major materials in the image scene is likely to exhibit nonrandomness and only the remaining variability due to noise, or other factors, would exhibit random behavior.
Hence, we assume a linear mixing model with a structured background, and we investigate various distributional models for the error term in that model.
We propose one model based on the multivariate t-distribution and another one based on independent components following an exponential power distribution.
The former model does not perform well in the context of the two images investigated in this paper, one AVIRIS and one HyMap image.
On the other hand, the latter model works reasonably well with the AVIRIS image and very well with the HyMap image.
This paper provides the tools that researchers can use for verifying a given model to be used with a given image.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Bajorski, Peter. 2012. Non-Gaussian Linear Mixing Models for Hyperspectral Images. Journal of Electrical and Computer Engineering،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-500552
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Bajorski, Peter. Non-Gaussian Linear Mixing Models for Hyperspectral Images. Journal of Electrical and Computer Engineering No. 2012 (2012), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-500552
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Bajorski, Peter. Non-Gaussian Linear Mixing Models for Hyperspectral Images. Journal of Electrical and Computer Engineering. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-500552
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-500552
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر