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基于2DPCA的红外显微图像分析
  • ISSN号:1000-436X
  • 期刊名称:通信学报
  • 时间:2012.9.9
  • 页码:147-151
  • 分类:O657.33[理学—分析化学;理学—化学] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150001, [2]北京邮电大学信息与通信工程学院,北京100876
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61143008);黑龙江省自然科学基金资助项目(ZD200915)
  • 相关项目:基于局部特征和融合准则的图像检索关键技术研究
中文摘要:

为了提高光谱分解效率,提出一种基于光谱方向的2DPCA的光谱分解方法,该方法可以直接利用原始图像矩阵进行光谱分解。通过对兔子动脉和多层油漆中红外显微图像的分解实验,验证了2DPCA光谱分解方法的可行性和有效性。实验表明,当光谱数大于通道数时,采用2DPCA的光谱分解效率高于PCA的光谱分解效率,并且随着光谱数与通道数比值的增大,2DPCA的优势更明显。

英文摘要:

In order to improve the efficiency of spectral unmixing,a novel spectral unmixing method based on 2DPCA in the spectral direction was developed.With the proposed method,spectra can be unmixed directly using the original image matrices.Simulation experiments performed on FTIR microscopic images of a rabbit artery and a multilayer paint chip verify the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm.Experimental results demonstrate that when the FTIR microscopic image contains more spectra than spectral channels,the proposed algorithm has higher computation effi-ciency than PCA algorithm for spectral unmixing.Further more,the advantage of using 2DPCA becomes more obvious with an increase in the ratio of the number of spectra to the number of spectral channels.

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期刊信息
  • 《通信学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国通信学会
  • 主编:杨义先
  • 地址:北京市丰台区成寿寺4路11号邮电出版大厦8层
  • 邮编:100078
  • 邮箱:
  • 电话:010-81055478 81055481
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-436X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2102/TN
  • 邮发代号:2-676
  • 获奖情况:
  • 信息产业部通信科技期刊优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:25019