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Unsupervised Band Selection and Segmentation in Hyper/Multispectral Images

Área de investigación: Ingeniería visual
Estado: Finished
Grado: Doctorado
Directores:
Estudiantes:
Inicio propuesto: 27/05/2004
Límite propuesto: 18/09/2008
Descripción:

The main contributions of this PhD work could be briefly summarised as follows. On the one hand, we have proposed a pre-processing stage with an unsupervised band selection approach based on information measures that reduces considerably the amount of data. This approach has been successfully compared with well-known algorithms of the literature, showing its good performance with regard to pixel image classification tasks. On the other hand, after the band selection stage, two unsupervised segmentation procedures for detecting the main parts in multispectral images have been also developed. Regarding to this segmentation part, we have mainly contributed with two measures of similarity among regions. An objective functional for selecting an optimal (or close to optimal) partition of the image is another relevant contribution too.

Comentario:
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