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Communication dans un congrès
Parameters Selection Of Morphological Scale-Space Decomposition For Hyperspectral Images Using Tensor Modeling
Abstract : Dimensionality reduction (DR) using tensor structures in morphological scale-space decomposition (MSSD) for HSI has been investigated in order to incorporate spatial information in DR.We present results of a comprehensive investigation of two issues underlying DR in MSSD. Firstly, information contained in MSSD is reduced using HOSVD but its nonconvex formulation implicates that in some cases a large number of local solutions can be found. For all experiments, HOSVD always reach an unique global solution in the parameter region suitable to practical applications. Secondly, scale parameters in MSSD are presented in relation to connected components size and the influence of scale parameters in DR and subsequent classification is studied.
Littérature citée [15 références]
https://hal-mines-paristech.archives-ouvertes.fr/hal-00834484
Contributeur : Bibliothèque Mines Paristech <>
Soumis le : samedi 15 juin 2013 - 15:28:31
Dernière modification le : jeudi 24 septembre 2020 - 16:38:04
Archivage à long terme le : : lundi 16 septembre 2013 - 04:04:44
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Soumis le : samedi 15 juin 2013 - 15:28:31
Dernière modification le : jeudi 24 septembre 2020 - 16:38:04
Archivage à long terme le : : lundi 16 septembre 2013 - 04:04:44
Fichier
VelascoAngulo_SPIE10.pdf
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