Sparse Unmixing-Based Content Retrieval of Hyperspectral Images on Graphics Processing Units

Abstract

En este artículo, se presenta un nuevo sistema eficiente computacionalmente para datos hiperespectrales en CBIR, que utiliza conceptos de desmezcla dispersa para recuperar escenas hiperespectrales, basándose en su contenido, de grandes repositorios. La búsqueda está guiada por una biblioteca espectral, que se utiliza como guía para recuperar los datos de manera robusta y eficiente. Dada la gran cantidad de datos en las bibliotecas y la dispersión de las soluciones de desmezcla, la incorporación de la desmezcla dispersa al motor CBIR aporta ventajas significativas. Para optimizar su rendimiento en términos computacionales, el sistema se ha implementado de forma paralela aprovechando la potencia computacional de las unidades de procesamiento gráfico convencionales. El sistema propuesto se valida utilizando una colección de imágenes hiperespectrales sintéticas y reales, demostrando un rendimiento de vanguardia.