Resumen

La tecnología de mapeo de subpíxeles puede determinar la ubicación específica de diferentes objetos en el píxel mezclado y resolver eficazmente la incertidumbre de la distribución espacial de las características del terreno en la tecnología de clasificación tradicional. Los métodos existentes basados en la optimización lineal se enfrentan a la convergencia prematura y local del algoritmo de optimización. Este trabajo propone un método de mapeo de subpíxeles basado en la optimización de enjambre de partículas cuánticas binario modificado (MBQPSO) para resolver los problemas anteriores. Las imágenes iniciales de mapeo de subpíxeles se obtienen a partir de los resultados de unmixing espectral. Nos centramos principalmente en la discretización de QPSO, que se implementa modificando el proceso de actualización discreta de la localización de partículas, para minimizar la función objetivo, que se formula basándose en diferentes métodos de cálculo del perímetro regional conectado. Para reducir la complejidad temporal, se realiza una estrategia de optimización del objetivo de iteración global combinada con iteración local. El MBQPSO se prueba con funciones de prueba estándar y los resultados muestran que MBQPSO tiene el mejor rendimiento en optimización global y tasa de convergencia. A continuación, analizamos cualitativa y cuantitativamente el algoritmo propuesto mediante experimentos simulados y reales; los resultados muestran que el método combinado con MBQPSO y función objetivo, que se formula basándose en la longitud de hueco entre la región y el fondo, tiene el mejor rendimiento en precisión y eficacia.

• Materias:Ingeniería electrónica Redes Inalámbricas Ingeniería Eléctrica Procesamiento de señales asistido por computador Sistemas de comunicación Informática
• Subjects:Electronic engineering Wireless Networks Electrical Engineering Signal processing computer-assisted Communication systems Computing
• Palabras claves:mbqpso, mejor rendimiento, función objetivo, optimización binaria cuántica por enjambre de partículas, imágenes iniciales de mapeo de subpíxeles, tecnología de mapeo de subpíxeles, proceso de actualización discreta, resultados de la remezcla espectral, funciones de prueba estándar, método de mapeo de subpíxeles
• Keywords:mbqpso, best performance, objective function, binary quantum particle swarm optimization, initial subpixel mapping imagery, subpixel mapping technology, discrete update process, spectral unmixing results, standard test functions, subpixel mapping method