1 合肥工业大学计算机与信息学院人工智能与数据挖掘研究室, 安徽 合肥 230601
2 合肥工业大学工业安全与应急技术安徽省重点实验室, 安徽 合肥 230601
3 合肥师范学院计算机学院, 安徽 合肥 230601
光谱解混可以有效提升高光谱图像的利用效率。非负矩阵分解(NMF)常用于寻找非负数据的线性表示,可以有效解决混合像元问题。基于丰度的稀疏性和图像局部不变性提出一种高光谱解混算法。对丰度采取稀疏性约束和基于拉普拉斯矩阵的图正则项约束,构造了一个新的目标函数,端元和丰度在经过若干次迭代后取得了较好的解混合结果。该算法在模拟和真实数据上都进行了有效性验证,实验结果证明所提算法具有良好的解混性能。
图像处理 光谱解混合 非负矩阵分解 端元 丰度 激光与光电子学进展
2019, 56(16): 161001
广东工业大学机电工程学院,广东,广州,510090
随着数字化技术的逐步普及,越来越多的形体通过3D扫描设备输入计算机,然后通过一系列操作转化为CAD模型.但由于价格、适用性、易用性等条件影响,现有的3D扫描设备不能满足许多用户的需求.本文集成线激光法扫描发与遮挡轮廓重构法,实现了一套简便、易用的3D光学扫描系统,充分利用不同特性的形体空间信息,生成可靠的数字模型.文中详细介绍了相关原理、系统集成方法,并提出了一种基于分片能量泛函的数据融合方法.最后给出了一个典型扫描实例,验证了本文方法的有效性.
3D扫描 线激光扫描 遮挡轮廓重构形状 数据融合
