• Aucun résultat trouvé

Cofactorisation de matrices pour le démélange et la classification conjoints d'images hyperspectrales

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Partager "Cofactorisation de matrices pour le démélange et la classification conjoints d'images hyperspectrales"

Copied!
5
0
0

Texte intégral

Loading

Figure

FIGURE 1 – Modèle de cofactorisation. Bleu : observations ou données annexes, vert : variables couplées, en pointillé :  va-riable supposée connue.
FIGURE 2 – Image semi-synthétique : composition colorée de l’IHS Y (haut gauche), image panchromatique y PAN (haut

Références

Documents relatifs

Ces méthodes sont généralement répertoriées dans trois grandes catégories : les méthodes d’Analyse en Composantes Indépendantes (Independent Component Analysis

Cofactori- sation de matrices pour le démélange et la classification conjoints d’images hyperspectrales (SFPT-GH 2019).. 7e Colloque du groupe SFPT-GH : Groupe Hyperspectral de

Ce terme s’interprète comme une étape de partitionnement où les vecteurs d’abondances sont séparés en plusieurs groupes puis les vecteurs d’attribution aux groupes sont

[r]

Scilab sait trouver le plus grand ´ el´ ement (c’est la fonction max) et le plus petit ´ el´ ement (c’est la fonction min) d’un vecteur ou d’une matrice1. ´ Ecrire une ligne

Cofactori- sation de matrices pour le démélange et la classification conjoints d’images hyperspectrales (SFPT-GH 2019).. 7e Colloque du groupe SFPT-GH : Groupe Hyperspectral de

[r]

Ainsi si A est une matrice sym´etrique d´efinie positive alors le syst`eme Ax = b peut ˆetre d´ecompos´e en GG t x = b et ce syst`eme peut se r´esoudre efficacement en r´esolvant