Linear Unmixing(선형 혼합 해제)란 무엇입니까?
Linear Unmixing 선형 혼합 해제 - However, the high mutual coherence of the spectral library creates computational as well as performance issues in library-aided bilinear unmixing. [1] In this paper, the problem of automatic nonlinear unmixing of hyperspectral reflectance data using works of art as test cases is described. [2] Geographic Object-Based Image Analysis and linear unmixing are common methods in image classification. [3] The present study utilizes aged primate midbrain tissue stained for tyrosine hydroxylase and calbindin to investigate an image processing approach for removing autofluorescence utilizing spectral imaging and linear unmixing. [4] Non-linear unmixing and material mapping using both spectral and spatial features are therefore two important topics when using hyperspectral imaging to monitor human settlements and infrastructures. [5] This work proposes a new shadow restoration method for hyperspectral images based on nonlinear unmixing. [6] Each pixel might exhibit overlapping spectra, creating a blind source separation problem approachable with linear unmixing. [7] The separation of overlapping fluorescence emissions in biological samples has been improved in the last years by using spectral confocal microscopy in combination with linear unmixing. [8] The proposed super-resolution blur-aware model (utilizes a priori knowledge of the image blur) for linear unmixing of image intensities relies on a sparsity promoting approach expressed by two main requirements: (i) minimization of Huberized total variation, providing smooth object boundaries and noise removal, and (ii) minimization of nonedge image fuzziness, responding to an assumption that imaged objects are crisp and that fuzziness is mainly due to the imaging and digitization process. [9] At the reconstruction stage, the proposed algorithm estimates abundance by using linear unmixing from the spectral observed data. [10] In accord with the distinctive characteristics of NDVIs with large data variance and high spatial autocorrelation compared with raw reflectance bands, the IFSDAF method first produces a time-dependent increment with linear unmixing and a space-dependent increment via thin plate spline interpolation. [11] The learned dictionary is then used for linear unmixing and estimating mineral abundances of the entire drill core sample. [12] In this paper, we propose a linear unmixing based approach by exploiting the possibility that the time-series biological signals can be represented as linear combinations of source signals. [13] Nonlinear unmixing of hyperspectral images has been a very challenging research problem, as it needs to consider the physical interactions between the sunlight scattered by multiple materials. [14]그러나 스펙트럼 라이브러리의 높은 상호 일관성은 라이브러리 지원 쌍선형 언믹싱에서 계산 및 성능 문제를 생성합니다. [1] 이 논문에서는 예술 작품을 테스트 케이스로 사용하여 초분광 반사율 데이터의 자동 비선형 비혼합 문제에 대해 설명합니다. [2] 지리 객체 기반 이미지 분석 및 선형 언믹싱은 이미지 분류의 일반적인 방법입니다. [3] 현재 연구는 스펙트럼 이미징 및 선형 혼합을 활용하여 자가형광을 제거하기 위한 이미지 처리 접근 방식을 조사하기 위해 티로신 수산화효소 및 칼빈딘에 대해 염색된 세 영장류 중뇌 조직을 활용합니다. [4] 따라서 스펙트럼 및 공간 기능을 모두 사용하는 비선형 혼합 및 재료 매핑은 초분광 이미징을 사용하여 인간 정착 및 기반 시설을 모니터링할 때 두 가지 중요한 주제입니다. [5] 이 연구는 비선형 언믹싱을 기반으로 한 초분광 영상에 대한 새로운 그림자 복원 방법을 제안합니다. [6] 각 픽셀은 겹치는 스펙트럼을 나타내어 선형 혼합 해제로 접근할 수 있는 블라인드 소스 분리 문제를 생성할 수 있습니다. [7] 생물학적 샘플에서 겹치는 형광 방출의 분리는 선형 unmixing과 함께 스펙트럼 공초점 현미경을 사용하여 지난 몇 년 동안 개선되었습니다. [8] 이미지 강도의 선형 혼합 해제를 위해 제안된 초해상도 흐림 인식 모델(이미지 흐림에 대한 선험적 지식 활용)은 다음 두 가지 주요 요구 사항으로 표현되는 희소성 촉진 접근 방식에 의존합니다. 및 노이즈 제거, (ii) 이미지 대상이 선명하고 흐릿함이 주로 이미징 및 디지털화 프로세스로 인한 것이라는 가정에 응답하여 비에지 이미지 흐릿함의 최소화. [9] 재구성 단계에서 제안된 알고리즘은 스펙트럼 관측 데이터에서 선형 혼합 해제를 사용하여 풍부도를 추정합니다. [10] 원시 반사 대역과 비교하여 데이터 분산이 크고 공간적 자기상관이 높은 NDVI의 고유한 특성에 따라 IFSDAF 방법은 먼저 선형 unmixing으로 시간 종속 증분을 생성하고 박판 스플라인 보간을 통해 공간 종속 증분을 생성합니다. [11] 학습된 사전은 선형 혼합 해제 및 전체 드릴 코어 샘플의 미네랄 풍부도 추정에 사용됩니다. [12] 본 논문에서는 시계열 생체 신호가 소스 신호의 선형 조합으로 표현될 수 있는 가능성을 활용하여 선형 혼합 기반 접근 방식을 제안합니다. [13] 초분광 이미지의 비선형 비혼합은 여러 재료에 의해 산란된 햇빛 사이의 물리적 상호 작용을 고려해야 하기 때문에 매우 어려운 연구 문제였습니다. [14]
fluorescence microscopy spectral
Several methods have been developed and commonly used by biologists for fluorescence microscopy spectral unmixing, such as linear unmixing, non-negative matrix factorization, deconvolution, and principal component analysis. [1] Several methods have been developed and commonly used by biologists for fluorescence microscopy spectral unmixing, such as linear unmixing, non-negative matrix factorization, deconvolution, and principal component analysis. [2] Several methods have been developed and commonly used by biologists for fluorescence microscopy spectral unmixing, such as linear unmixing, non-negative matrix factorization, deconvolution, and principal component analysis. [3]선형 unmixing, non-negative matrix factorization, deconvolution 및 주성분 분석과 같은 형광 현미경 스펙트럼 unmixing을 위해 생물학자들이 개발하고 일반적으로 사용하는 몇 가지 방법이 있습니다. [1] 선형 unmixing, non-negative matrix factorization, deconvolution 및 주성분 분석과 같은 형광 현미경 스펙트럼 unmixing을 위해 생물학자들이 개발하고 일반적으로 사용하는 몇 가지 방법이 있습니다. [2] nan [3]
non negative matrix
Compared to peak integration, independent component analysis, Baysian Linear Unmixing and Non-negative matrix factorization, the method proposed was the only one to identify the EELS spectra of all 7 components with the corresponding abundance profiles. [1] Non-negative matrix factorization (Nmf) is an important tool in high-performance large scale data analytics with applications ranging from community detection, recommender system, feature detection and linear and non-linear unmixing. [2]피크 통합, 독립 성분 분석, Baysian Linear Unmixing 및 Non-negative matrix factorization과 비교하여 제안된 방법은 해당 존재비 프로필을 가진 7개 성분 모두의 EELS 스펙트럼을 식별하는 유일한 방법이었습니다. [1] Nmf(Non-negative Matrix Factorization)는 커뮤니티 감지, 추천 시스템, 기능 감지, 선형 및 비선형 혼합 해제에 이르는 응용 프로그램을 사용하는 고성능 대규모 데이터 분석에서 중요한 도구입니다. [2]
linear unmixing method 선형 혼합 방법
In a number of studies, a spectral linear unmixing method has been applied to two-dimensional slices of tissue acquired with OAT at multiple wavelengths, leading to promising results at moderate penetration depths of ≤ 2 cm. [1] Furthermore, according to the spectral variability and information complexity caused by the rice cropping system and canopy characteristics of reflection and scattering, in this study, the multi-endmember extraction by the pure pixel index (PPI) and the nonlinear unmixing method based on the bandwise generalized bilinear mixing model (NU-BGBM) were applied for SMA, and the VIE (VIs recalculated from endmember spectra) was integrated with abundance data to establish the yield estimation model at heading stage. [2] Consider the limitations of using the linear model, nonlinear unmixing methods have been studied under different model assumptions. [3] Using parcel oriented temporal linear unmixing method (POTLUM), nighttime light was decomposed into light from different land uses as sources. [4] The multivariate linear unmixing methods generally explore similarities in the energy dimension, but ignore correlations in the spatial domain. [5] However, wavelength and depth dependent attenuation of optical fluence leads to nonuniform variations in the spectral behavior of biomolecules affecting the accuracy of conventional linear unmixing methods. [6]많은 연구에서 스펙트럼 선형 혼합 해제 방법이 여러 파장에서 OAT로 획득한 조직의 2차원 조각에 적용되어 ≤ 2cm의 적당한 침투 깊이에서 유망한 결과를 가져왔습니다. [1] 또한, 본 연구에서는 벼 작부 시스템으로 인한 스펙트럼 변동성과 정보 복잡도와 반사 및 산란의 캐노피 특성에 따라 PPI(pure pixel index)에 의한 다중 말단 멤버 추출과 bandwise 기반의 비선형 unmixing 방법을 사용합니다. 일반화된 이중 선형 혼합 모델(NU-BGBM)이 SMA에 적용되었으며 VIE(최종 멤버 스펙트럼에서 다시 계산된 VI)가 풍부 데이터와 통합되어 헤딩 단계에서 수율 추정 모델을 설정했습니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6]
linear unmixing algorithm 선형 혼합 해제 알고리즘
In order to improve the performance of the nonlinear unmixing algorithm for hyperspectral images, a nonlinear unmixing method, i. [1] The acquired image is decomposed into its single species contributions by application of a linear unmixing algorithm based on present reference patterns. [2] Nonlinear unmixing algorithms are playing a key role in modern earth observation analysis thanks to their ability to characterize complex phenomena occurring in the instantaneous field of view. [3] Given the common problem of spectral crosstalk among multiple fluorescent proteins, we deciphered multiple spectral signatures within cells through a deduced linear unmixing algorithm. [4] Some typical linear and nonlinear unmixing algorithms are also tested with this dataset and lead to meaningful results. [5]초분광 영상에 대한 비선형 언믹싱 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해, 비선형 언믹싱 방법, i. [1] 획득한 이미지는 현재 참조 패턴을 기반으로 하는 선형 혼합 해제 알고리즘을 적용하여 단일 종 기여도로 분해됩니다. [2] 비선형 비혼합 알고리즘은 순간적인 시야에서 발생하는 복잡한 현상을 특성화할 수 있는 능력 덕분에 현대 지구 관측 분석에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. [3] 여러 형광 단백질 간의 스펙트럼 누화의 일반적인 문제를 감안할 때 우리는 추론된 선형 혼합 해제 알고리즘을 통해 세포 내의 여러 스펙트럼 서명을 해독했습니다. [4] 일부 일반적인 선형 및 비선형 혼합 해제 알고리즘도 이 데이터 세트로 테스트하여 의미 있는 결과를 얻습니다. [5]
linear unmixing technique
The linear unmixing technique is an appealing method for estimating blood oxygen saturation (sO2) from multiwavelength photoacoustic tomography images, as estimates can be acquired with a straightforward matrix inversion. [1] Then, a linear unmixing technique is applied on the mapped spectra to estimate the fractional abundances. [2] Likewise, the application of linear unmixing techniques has been tested and abundance maps of each plant species have been generated using the library of spectral signatures recorded during the campaign. [3] In this paper, we present a semi-supervised nonlinear unmixing technique that overcomes these problems. [4]선형 혼합 해제 기술은 간단한 매트릭스 반전으로 추정치를 얻을 수 있으므로 다중 파장 광음향 단층 촬영 이미지에서 혈액 산소 포화도(sO2)를 추정하는 매력적인 방법입니다. [1] 그런 다음 매핑된 스펙트럼에 선형 혼합 해제 기술을 적용하여 분수 존재비를 추정합니다. [2] 마찬가지로 선형 혼합 해제 기술의 적용이 테스트되었으며 캠페인 중에 기록된 스펙트럼 서명 라이브러리를 사용하여 각 식물 종의 풍부도 맵이 생성되었습니다. [3] 본 논문에서는 이러한 문제를 극복한 semi-supervised nonlinear unmixing 기법을 제시한다. [4]
linear unmixing model 선형 혼합 해제 모델
HyCoNet consists of three coupled autoencoder nets in which the HSI and MSI are unmixed into endmembers and abundances based on the linear unmixing model. [1] The experimental results suggest the IWLMM outperforms the other seven linear and nonlinear unmixing models after adding the correction for endmember variability by modeling the perturbation and scaling factors of spectral features simultaneously. [2] To solve this problem, we propose a combined unmixing framework to extract impervious surface in nonshadow and shadow areas, using linear and nonlinear unmixing models, respectively. [3] Considering the restriction of linear unmixing model, nonlinear unmixing algorithms find their applications in complex scenes. [4]HyCoNet은 HSI와 MSI가 선형 unmixing 모델을 기반으로 endmembers 및 풍부함으로 혼합되지 않는 3개의 결합된 autoencoder net으로 구성됩니다. [1] 실험 결과는 IWLMM이 스펙트럼 기능의 섭동 및 스케일링 계수를 동시에 모델링하여 엔드멤버 변동성에 대한 보정을 추가한 후 다른 7개의 선형 및 비선형 혼합 해제 모델보다 성능이 우수함을 시사합니다. [2] nan [3] 선형 혼합 해제 모델의 제한을 고려하여 비선형 혼합 해제 알고리즘은 복잡한 장면에서 응용 프로그램을 찾습니다. [4]