Constrained reflect-then-combine methods for unmixing hyperspectral data

Creators: Honeine, Paul; Lantéri, Henri

Others:: Laboratoire Modélisation et Sûreté des Systèmes (LM2S) ; Institut Charles Delaunay (ICD) ; Université de Technologie de Troyes (UTT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Technologie de Troyes (UTT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Joseph Louis LAGRANGE (LAGRANGE) ; Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS) ; COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire de la Côte d'Azur ; COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); Université Nice Sophia Antipolis - Faculté des Sciences (UNS UFR Sciences) ; Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS) ; COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA); ANR-12-BS03-0003,HYPANEMA,Algorithmes de démélange non linéaire pour l'analyse de données hyperspectrales(2012)

Description

This paper deals with the linear unmixing problem in hyperspectral data processing, and in particular the estimation of the fractional abundances under sum-to-one and non-negativity constraints. For this purpose, we propose to adapt the reflect-then-combine iterative technique, initially derived by Cimmino. Several strategies are studied in order to handle the constraints, and experimental results are analyzed.

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Constrained reflect-then-combine methods for unmixing hyperspectral data

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