Representação Aprimorada de Imagens Hiperespectrais em Múltiplas Escalas para a Separação Espectral Esparsa

Luciano Carvalho Ayres, Sérgio José Melo de Almeida, Jose Carlos Moreira Bermudez, Ricardo Augusto Borsoi

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570639862

Evento: XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2020)

Keywords: dados hiperespectrais separação espectral esparsa múltiplas escalas superpixels

Abstract

Na análise de imagens hiperespectrais, diversas abordagens foram propostas para resolver o problema de separação espectral. Neste trabalho, propõe-se um método de representação de dados hiperespectrais em múltiplas escalas, baseado no algoritmo SLIC de sobressegmentação e testes de homogeneidade. O método subdivide a imagem em um conjunto de superpixels com homogeneidade espectral elevada. Essa representação é usada para fornecer informações a priori sobre a regularidade espacial das abundâncias dos materiais na cena, melhorando o condicionamento do problema de separação espectral esparsa. Resultados de simulação ilustram a capacidade do método ao estimar abundâncias com alta qualidade e baixo custo computacional, especialmente em cenários ruidosos.

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