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講座報(bào)告

Band Sampling for Hyperspectral Imaging

來(lái)源:光電工程學(xué)院          點(diǎn)擊:
報(bào)告人 Chein-I Chang 教授 時(shí)間 3月24日15:00
地點(diǎn) 北校區(qū)西大樓III-412 報(bào)告時(shí)間

講座名稱:Band Sampling for Hyperspectral Imaging

講座人:Chein-I Chang 教授

講座時(shí)間:3月24日15:00-17:00

地點(diǎn):北校區(qū)西大樓III-412


講座人介紹:

Chein-I Chang(IEEE終身研究員)于1987年在美國(guó)馬里蘭州獲得馬里蘭大學(xué)帕克分校電氣工程博士學(xué)位。Chang博士目前是馬里蘭大學(xué)巴爾的摩郡分校(UMBC)的教授。2016年起曾兼任大連海事大學(xué)高光譜遙感成像研究中心主任,也是西安電子科技大學(xué)“復(fù)雜環(huán)境光電信息感知科學(xué)與技術(shù)” 111引智基地的學(xué)術(shù)大師。同時(shí)兼任臺(tái)灣省國(guó)立成功大學(xué)玉山學(xué)者講座教授,和臺(tái)灣省新竹國(guó)立陽(yáng)明交通大學(xué)的講座教授。

張博士目前有四本著作,分別是Kluwer Academic Publishers于2003年出版的《高光譜成像:光譜檢測(cè)和分類技術(shù)》、John Wiley & Sons出版社2013年出版的《高光譜數(shù)據(jù)處理:算法設(shè)計(jì)和分析》,2016年 Springer出版的《實(shí)時(shí)漸進(jìn)高光譜圖像處理:端元發(fā)現(xiàn)和異常檢測(cè)》,2017年 Springer出版的《遞歸高光譜采樣和波段處理:算法架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)》,以及2025年 Wiley即將出版的《統(tǒng)計(jì)高光譜目標(biāo)與異常檢測(cè):信號(hào)與圖像處理展望》。

張博士有三本編著:2006年 John Wiley&Sons出版的《高光譜信號(hào)和圖像處理的最新進(jìn)展》、2007年Wiley出版的《高光譜數(shù)據(jù)開發(fā):理論和應(yīng)用》, 2023年 Wiley出版的《高光譜圖像處理技術(shù)研究進(jìn)展》。此外,他還與A.Plaza在2007年合編了一本關(guān)于遙感中的高性能計(jì)算的書,CRC Press出版社出版。他的研究興趣包括多光譜/高光譜圖像處理、自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別和醫(yī)學(xué)成像。

張博士是IEEE的終身研究院和SPIE研究院。他目前擔(dān)任《Remote Sensing》和《IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing》的副主編。


講座內(nèi)容:

Due to significant redundancy resulting from hundreds of spectral bands hyperspectral imagery generally requires spectral dimensionality reduction (DR). Two commonly used methods are transform-based DR such as principal complement analysis (PCA), maximum noise fraction (MNF) transform, independent component analysis (ICA), etc. Another is band selection which selects desired bands according to certain criteria, such as band prioritization, band subset selection, band clustering/combination, etc. This talk provides a third but rather new approach, called band sampling which samples bands instead of selecting bands based on the concept of compressive sensing. To demonstrate its potential and promise in hyperspectral imaging, two applications are demonstrated, hyperspectral anomaly detection and hyperspectral image classification.


主辦單位:光電工程學(xué)院

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