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A hyperspectral image endmember extraction algorithm based on generalized morphology

Optoelectronics Letters 2014年第5期10卷 387-390页

作者：王东辉杨秀坤赵岩 College of Information and Communication Engineering Harbin Engineering University Electric and Control Engineering College Heilongjiang University of Science and Technology

Generalized morphological operator can generate less statistical bias in the output than classical morphological operator. Comprehensive utilization of spectral and spatial information of pixels, an endmember extraction algorithm based on generalized morphology is proposed. For the limitations of morphological operator in the pixel arrangement rule and replacement criteria, the reference pixel is introduced. In order to avoid the cross substitution phenomenon at the boundary of different object categories in the image, an endmember is extracted by calculating the generalized opening-closing(GOC) operator which uses the modified energy function as a distance measure. The algorithm is verified by using simulated data and real data. Experimental results show that the proposed algorithm can extract endmember automatically without prior knowledge and achieve relatively high extraction accuracy.

关键词： Extraction Morphology Pixels Spectroscopy Comprehensive utilizations Endmember extraction algorithms Extraction accuracy Generalized morphological operators Hyper spectral images morphological operator Object categories Spatial informations

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