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Multilayer NMF for blind unmixing of hyperspectral imagery with additional constraints / L. Chen in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 83 n° 4 (April 2017)
[article]
Titre : Multilayer NMF for blind unmixing of hyperspectral imagery with additional constraints Type de document : Article/Communication Auteurs : L. Chen, Auteur ; Shengbo Chen, Auteur ; Xulin Guo, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 307 - 316 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] calcul matriciel
[Termes IGN] contrainte spectrale
[Termes IGN] factorisation de matrice non-négative
[Termes IGN] filtrage du bruit
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] processus de hiérarchisation analytique
[Termes IGN] programmation par contraintes
[Termes IGN] réflectanceRésumé : (Auteur) Due to the coincidence of hyperspectral reflectance nonnegativity (and its corresponding abundance) with nonnegative matrix factorization (NMF) methods, NMF has been widely applied to unmix hyperspectral images in recent years. However, many local minima persist because of the nonconvexity of the objective function. Thus, the nonnegativity constraint is not sufficient and additional auxiliary constraints should be applied to objective functions. In this paper, a new approach we call constrained multilayer NMF (CMLNMF), is proposed for hyperspectral data. In this approach, the mixed spectra are regarded as endmember signatures that has been contaminated by multiplicative noise. The purpose of CMLNMF is to eliminate noise by hierarchical processing until the endmember spectra are obtained. Also, the hierarchical processing is self-adaptive to make the algorithm more effective. Furthermore, in each layer two constraints are implemented on the objective function. One is sparseness on the abundance matrix and the other is minimum volume on the spectral matrix. The hierarchical processing separates the abundance matrix into a series of matrices that make the characteristic of sparseness more obvious and meaningful. The proposed algorithm is applied to synthetic data and real hyperspectral data for quantitative evaluation. According to the comparison with other algorithms, CMLNMF has better performance and provides effective solutions for blind unmixing of hyperspectral image data. Numéro de notice : A2017-112 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.83.4.307 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.83.4.307 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84590
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 83 n° 4 (April 2017) . - pp 307 - 316[article]Apport de la prise en compte de la variabilité intra-classe dans les méthodes de démélange hyperspectral pour l'imagerie urbaine / Charlotte Revel (2016)
Titre : Apport de la prise en compte de la variabilité intra-classe dans les méthodes de démélange hyperspectral pour l'imagerie urbaine Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Charlotte Revel, Auteur Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 3 Paul Sabatier Année de publication : 2016 Importance : 179 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse délivré par : l’Université Toulouse 3 Paul Sabatier, Signal, Image, Acoustique et OptimisationLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] contrainte spectrale
[Termes IGN] factorisation de matrice non-négative
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] modèle linéaire
[Termes IGN] Toulouse
[Termes IGN] variabilité
[Termes IGN] zone urbaineIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Au cours de cette thèse nous nous sommes intéressés à la problématique du démélange hyperspectral en milieux urbains. En particulier nous nous sommes penchés sur la prise en compte du phénomène de variabilité intra-classe dans les méthodes de démélange. La mise en évidence de la variabilité intra-classe a été le point de départ de cette étude. Nous avons ainsi constaté que ce phénomène était non-négligeable dans les milieux urbains et qu'il devait être pris en compte. En nous basant sur des modèles de mélange existants dans la littérature nous avons développé deux nouveaux modèles de mélange prenant en compte cette variabilité intra-classe. Le premier est un modèle de mélange linéaire. Le second est un modèle linéaire-quadratique qui permet de prendre en compte les réflexions multiples sur les bâtiments. Dans un premier temps nous ne nous sommes intéressés qu'au cas des modèles linéaires. Comme aucune méthode de la littérature ne permet d'effectuer le démélange à partir de nos modèles de mélange nous avons développé deux méthodes UP-NMF et IP-NMF. UP-NMF est une adaptation de la méthode NMF à notre modèle de mélange. Pour rendre compte de la notion de classes de matériaux purs une contrainte sur l'inertie des classes a été ajoutée à UP-NMF pour obtenir IP-NMF. Les premiers tests ont été effectués sur données semi-synthétiques et ont permis de déterminer l'impact de l'initialisation de ces méthodes sur leurs performances et de fixer le paramètre d'inertie. Les performances de UP-NMF et IP-NMF ont été comparées à celles des méthodes standards de démélange. Les seconds tests ont été effectués sur une portion d'image de Toulouse. Dans cette partie nous avons mis en évidence que, contrairement à des méthodes standards, les résultats de IP-NMF étaient peu sensibles à une erreur sur l'estimation du nombre de classes pures. Finalement nous avons développé une méthode de démélange linéaire-quadratique, LQIP-NMF, en nous basant sur le modèle que nous avons mis en place. Les tests de LQIP-NMF ont montré qu'en cas de trop forte variabilité intra-classe les effets de non-linéarité étaient de second ordre et qu'il ne semblait pas pertinent de les prendre en compte. Note de contenu : Introduction Générale
1- Etat de l’art
2- Développement de nouveaux modèles de mélange prenant en compte la variabilité intra-classe
3- Développement de méthodes de démélange prenant en compte la variabilité
intra-classe dans le cas linéaire
4- Etude de l’impact des paramètres des méthodes UP-NMF et IP-NMF sur le
démélange de données semi-synthétiques
5- Etude des performances de l’algorithme IP-NMF sur des images réelles
6- Développement et test d’une méthode de démélange prenant en compte la
variabilité intra-classe dans le cas linéaire-quadratique
ConclusionNuméro de notice : 25823 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Signal, Image, Acoustique et Optimisation : Toulouse : 2016 Organisme de stage : Institut de Recherche en Astrophysique et Planétologie IRAP ; ONERA nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://thesesups.ups-tlse.fr/3415/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95106 Double constrained NMF for hyperspectral unmixing / Xiaoqiang Lu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 5 tome 1 (May 2014)
[article]
Titre : Double constrained NMF for hyperspectral unmixing Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaoqiang Lu, Auteur ; Hao Wu, Auteur ; Yuan Yuan, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 2746 - 2758 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes IGN] contrainte spectrale
[Termes IGN] factorisation
[Termes IGN] factorisation de matrice non-négative
[Termes IGN] image hyperspectraleRésumé : (Auteur) Given only the collected hyperspectral data, unmixing aims at obtaining the latent constituent materials and their corresponding fractional abundances. Recently, many nonnegative matrix factorization (NMF)-based algorithms have been developed to deal with this issue. Considering that the abundances of most materials may be sparse, the sparseness constraint is intuitively introduced into NMF. Although sparse NMF algorithms have achieved advanced performance in unmixing, the result is still susceptible to unstable decomposition and noise corruption. To reduce the aforementioned drawbacks, the structural information of the data is exploited to guide the unmixing. Since similar pixel spectra often imply similar substance constructions, clustering can explicitly characterize this similarity. Through maintaining the structural information during the unmixing, the resulting fractional abundances by the proposed algorithm can well coincide with the real distributions of constituent materials. Moreover, the additional clustering-based regularization term also lessens the interference of noise to some extent. The experimental results on synthetic and real hyperspectral data both illustrate the superiority of the proposed method compared with other state-of-the-art algorithms. Numéro de notice : A2014-263 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2013.2265322 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2013.2265322 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=33166
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 52 n° 5 tome 1 (May 2014) . - pp 2746 - 2758[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2014051A RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 En circulation
Exclu du prêtGeneration of complex polyhedral building models by integrating stereo-aerial imagery and Lidar data / A. Habib in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 76 n° 5 (May 2010)
[article]
Titre : Generation of complex polyhedral building models by integrating stereo-aerial imagery and Lidar data Type de document : Article/Communication Auteurs : A. Habib, Auteur ; R. Zhai, Auteur ; C. Kim, Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : pp 609 - 623 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] appariement géométrique
[Termes IGN] contrainte géométrique
[Termes IGN] contrainte spectrale
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] KML
[Termes IGN] modèle numérique du bâti
[Termes IGN] toitRésumé : (Auteur) The integration of lidar data and aerial imagery is a promising approach for accurate building model generation. In this research, lidar data and stereo-aerial imagery are incorporated in the generation of complex polyhedral building models whose rooftops are bounded by straight lines. The process starts by utilizing lidar data for deriving building hypotheses and the initial boundaries of the planar patches constituting the buildings' rooftops. The boundaries of these patches are then refined through the incorporation of stereo-aerial imagery while utilizing 3D geometric and spectral constraints. Precise building boundaries are derived through resolving feature matching problems and fully utilizing spectral information. Finally, an efficient manual mono-plotting procedure is introduced to remove incorrect and add missing boundaries. The performance of the developed procedures is evaluated through experimental results from real data where the correctness, completeness, and accuracy of the derived building models are evaluated through comparison with a manually generated DEM. Copyright ASPRS Numéro de notice : A2010-164 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.76.5.609 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.76.5.609 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30359
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 76 n° 5 (May 2010) . - pp 609 - 623[article]