基于体积和稀疏约束的高光谱混合像元分解算法

针对传统非负矩阵分解法中解空间较大、存在大量局部极小值的问题,提出了一种基于单形体体积和丰度稀疏性约束的非负矩阵分解法（Volume and Sparseness Constrained NMF,VSC-NMF）。该方法首先使用顶点成分分析法对高光谱图像进行端元提取,将其作为端元矩阵的初始值,可达到加速算法收敛的目的;然后,在目标函数中加入单形体体积最小化约束和丰度稀疏性约束,从而实现对混合像元进行较好的分解。实验结果表明,该方法不仅能有效地克服传统非负矩阵分解法的缺陷,而且能估计出精确的端元和对应的丰度,获得满意的解混效果,尤其适用于稀疏度较高的高光谱图像。     

一种新的基于目标检测的波段选择方法

针对现有的高光谱遥感波段选择方法应用于目标检测时效果不高的问题,提出了基于目标检测的波段选择方法两步波段选择（Two Step Band Selection,TSBS）方法。该方法首先应用典型波段选择方法对高光谱波段进行初选;然后根据波段逐一累积后不同波段组合的目标检测效果,对初选波段进行再次选择,最终得到目标检测效果更好的波段组合。该方法不仅继承了典型波段选择方法的优点,而且直接基于目标检测的效果选择波段,应用针对性强,方法简单易行。实验结果表明:TSBS方法在高光谱数据波段选择方面具有较好的普适性,能够在实现数据降维的同时,有效改善目标检测的效果。     

做好电信级OTTTV运营的思考

随着互联网开放竞争的环境,利用运营商的管道,一系列的OTT业务如雨后春笋快速地发展起来。OTT TV技术体系年轻,吸取了互联网技术的精华,业务更加灵活,部署更敏捷,竞争形势更严峻。这种基于运营商的管道之上的互联网电视更是要求我们要去思考如何做出区分于互联网厂商的电信特色。文章从基础管道建设、用户操控体验及OTT TV首页运营等角度进行阐述,目的在于从电信运营商角度去提升OTT TV的整体竞争优势。