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基于sc-NMF的高光谱图像融合
高光谱图像融合 非负矩阵分解 光谱保持 质量评价
2016/9/1
将高光谱图像与全色图像融合，所得融合数据对于后续的其它高光谱图像处理非常有帮助。区别于传统方法，针对高光谱图像特点，引入了光谱约束项，改进并建立基于光谱约束的非负矩阵分解（spectral-constrained nonnegative matrix factorization，sc-NMF）。改进后，该模型首先在光谱约束前提下，对高光谱图像进行非负矩阵分解，对分解所得基底进行增强，再重建高光谱图...
基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)的图像哈希(image hashing)算法对图像有损压缩，低通滤波、尺度拉伸等处理具有很好的稳健性，但对图像旋转比较敏感。为此，该文在对NMF哈希算法的分块模式进行深入研究的基础上，提出一种可抗旋转攻击的NMF图像哈希算法。该方法通过对随机分块的区域进行限制，并选择合适的分块尺寸来减轻旋转攻击对图像造...
