【摘 要】
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典型的高光谱图像解混利用端元选择技术,而高精度图像信息存在冗余,导致端元选择繁琐,影响了解混处理的效率和质量。因此,以提升光谱图像解混处理效率为研究目的,将研究高精度船舶高光谱图像的解混方法。利用改进连续投影算法对高光谱图像进行降维处理后,在生成对抗网络中引入Lipschitz约束和光谱规则,实现对高光谱图像的解混处理。仿真实验结果表明,在处理噪声为40 dB图像时,方法的处理时间仅为1.18 s
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典型的高光谱图像解混利用端元选择技术,而高精度图像信息存在冗余,导致端元选择繁琐,影响了解混处理的效率和质量。因此,以提升光谱图像解混处理效率为研究目的,将研究高精度船舶高光谱图像的解混方法。利用改进连续投影算法对高光谱图像进行降维处理后,在生成对抗网络中引入Lipschitz约束和光谱规则,实现对高光谱图像的解混处理。仿真实验结果表明,在处理噪声为40 dB图像时,方法的处理时间仅为1.18 s,且相比其他方法,解混后图像的质量更佳。
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