楼主: 能者818
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[电气工程与系统科学] 目标自动检测的稀疏低秩矩阵分解 在高光谱图像中 [推广有奖]

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能者818 在职认证  发表于 2022-3-21 09:30:00 来自手机 |AI写论文

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摘要翻译:
在给定目标先验信息的情况下,我们的目标是提出一种在高光谱图像中自动从背景中分离感兴趣目标的方法。更准确地说,我们将给定的高光谱图像看作是由低阶背景HSI和稀疏目标HSI的总和组成,稀疏目标HSI是基于从一些在线光谱库中构建的预先学习的目标字典来包含目标的。在该方法的基础上,简要概述了两种实现目标检测的策略,并在综合实验和实际实验中进行了评价。
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英文标题:
《Sparse and Low-Rank Matrix Decomposition for Automatic Target Detection
  in Hyperspectral Imagery》
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作者:
Ahmad W. Bitar, Loong-Fah Cheong, Jean-Philippe Ovarlez
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最新提交年份:
2020
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分类信息:

一级分类:Electrical Engineering and Systems Science        电气工程与系统科学
二级分类:Image and Video Processing        图像和视频处理
分类描述:Theory, algorithms, and architectures for the formation, capture, processing, communication, analysis, and display of images, video, and multidimensional signals in a wide variety of applications. Topics of interest include: mathematical, statistical, and perceptual image and video modeling and representation; linear and nonlinear filtering, de-blurring, enhancement, restoration, and reconstruction from degraded, low-resolution or tomographic data; lossless and lossy compression and coding; segmentation, alignment, and recognition; image rendering, visualization, and printing; computational imaging, including ultrasound, tomographic and magnetic resonance imaging; and image and video analysis, synthesis, storage, search and retrieval.
用于图像、视频和多维信号的形成、捕获、处理、通信、分析和显示的理论、算法和体系结构。感兴趣的主题包括:数学,统计,和感知图像和视频建模和表示;线性和非线性滤波、去模糊、增强、恢复和重建退化、低分辨率或层析数据;无损和有损压缩编码;分割、对齐和识别;图像渲染、可视化和打印;计算成像,包括超声、断层和磁共振成像;以及图像和视频的分析、合成、存储、搜索和检索。
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一级分类:Statistics        统计学
二级分类:Applications        应用程序
分类描述:Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学,教育学,流行病学,工程学,环境科学,医学,物理科学,质量控制,社会科学
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英文摘要:
  Given a target prior information, our goal is to propose a method for automatically separating targets of interests from the background in hyperspectral imagery. More precisely, we regard the given hyperspectral image (HSI) as being made up of the sum of low-rank background HSI and a sparse target HSI that contains the targets based on a pre-learned target dictionary constructed from some online spectral libraries. Based on the proposed method, two strategies are briefly outlined and evaluated to realize the target detection on both synthetic and real experiments.
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PDF链接:
https://arxiv.org/pdf/1711.0897
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关键词:Applications Architecture Mathematical Construction epidemiology 目标 方法 检测 背景 Automatic

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