Analýza hyperspektrálních obrazových dat
Analysis of Hyperspectral Images
Typ dokumentu
diplomová prácemaster thesis
Autor
Pavel Tymeš
Vedoucí práce
Páta Petr
Oponent práce
Koten Pavel
Studijní obor
Audiovizuální technika a zpracování signálůStudijní program
Elektronika a komunikaceInstituce přidělující hodnost
katedra radioelektronikyPráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Diplomová práce se zabývá metodou analýzy hyperspektrálních dat – hyperspektrálním rozkladem. Snímky pořízené v oblasti vzdáleného snímání jsou zatíženy jevem spektrálního míchání. Algoritmy hyperspektrálního rozkladu umožňují identifikovat hlavní složky zaznamenaného snímku (endmembers) a jejich rozložení na zaznamenané scéně (abundance). Jedním z důležitých kroků hyperspektrálního rozkladu je odhad průběhů těchto hlavních složek. V rámci této práce je popsané dělení metod odhadu hlavních složek se zaměřením na geometrické přístupy. Vybrané algoritmy z této skupiny byly popsány a byla testována jejich účinnost. Testy byly provedeny v programu Matlab na vybraných snímcích z reálných systémů, a také na synteticky vytvořených datech. Thesis deals with the method of analysis of hyperspectral data - hyperspectral unmixing. The images captured in the area of remote sensing are affected by the effect of spectral mixing. The algorithms of hyperspectral unmixing aim to identify the endmembers (materials within a scene) and their relative abundance. Important part of the unmixing is endmember estimation. This work describes the division of methods for endmember estimation, with a focus on geometric approaches. Selected algorithms were described and their efficiency was tested. The tests were performed in Matlab on selected images from real systems, as well as on synthetically generated data.
Kolekce
- Diplomové práce - 13137 [250]