Démélange parcimonieux exact dans une approche supervisée en imagerie hyperspectrale - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2017

Démélange parcimonieux exact dans une approche supervisée en imagerie hyperspectrale

Résumé

-We propose an l0-norm based optimisation approach to the sparse linear spectral unmixing problem. We show that exact solutions can be obtained through mixed-integer programming techniques, for problems with limited, yet realistic, complexity. Numerical simulations show that solving exactly such sparsity-constrained problem improves the detection performance of spectral abundances over existing methods.
Nous proposons une approche d'optimisation en norme l0 pour le démélange spectral linéaire sous contrainte de parcimonie. Nous montrons que la résolution exacte est faisable, pour des problèmes de complexité limitée mais réaliste, par l'intermédiaire de la programmation mixte en nombres entiers. Des simulations numériques montrent que la prise en compte de cette parcimonie exacte permet d'améliorer la qualité de détection des abondances spectrales par rapport aux approches existantes.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-02051435 , version 1 (27-02-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02051435 , version 1

Citer

Ramzi Ben Mhenni, Sébastien Bourguignon, Jordan Ninin, Frédéric Schmidt. Démélange parcimonieux exact dans une approche supervisée en imagerie hyperspectrale. colloque GRETSI 2017, Sep 2017, Juan les Pins, France. ⟨hal-02051435⟩
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