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DOI: 10.5445/KSP/1000081665
Frei zugänglich ab 31.03.2019
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Hyperspectral Image Unmixing Incorporating Adjacency Information

Bauer, Sebastian

Abstract (englisch):
While the spectral information contained in hyperspectral images is rich, the spatial resolution of such images is in many cases very low. Many pixel spectra are mixtures of pure materials’ spectra and therefore need to be decomposed into their constituents. This work investigates new decomposition methods taking into account spectral, spatial and global 3D adjacency information. This allows for faster and more accurate decomposition results.


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2018
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-0788-8
ISSN: 2190-6629
URN: urn:nbn:de:0072-816653
KITopen ID: 1000081665
Verlag KIT Scientific Publishing, Karlsruhe
Umfang XIII, 203 S.
Serie Forschungsberichte aus der Industriellen Informationstechnik / Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT), Karlsruher Institut für Technologie ; 18
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (ETIT)
Institut Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT)
Prüfungsdatum 16.04.2018
Referent/Betreuer Prof. F. Puente León
Schlagworte Hyperspektrale Bildverarbeitung, Spektrale Entmischung, Nichtnegative Matrixzerlegung, Blinde Quellentrennung, Hyperspectral image processing, spectral unmixing, nonnegative matrix factorization, blind source separation
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