RT info:eu-repo/semantics/article
T1 Sparse Unmixing-Based Content Retrieval of Hyperspectral Images on Graphics Processing Units
A1 Sevilla, Jorge
A1 Jimenez, Luis Ignacio
A1 Plaza, Antonio
AB 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.
PB IEEE
SN 1545-598X
YR 2015
FD 2015
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/65181
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/65181
LA spa
NO IEEE Geoscience and Remoste Sensing Letters, Diciembre 2015, vol. 12, n. 12, p. 2443-2447
DS UVaDOC
RD 16-jun-2024