Unsupervised processing of hyperspectral images

Abstract : This work is a part of the CNRS project “ALOHA: Analyse en Ligne de dOnnées Hyperspectrales pour l’industrie Agroalimentaire” and of the ANR-OPTIFIN (Agence Nationale de la Recherche-OPTImisation des FINitions). The aim of these projects is to develop analytical tools adapted to the high throughput online analysis of samples by acquisition and processing of hyperspectral images. One output of the ALOHA and ANR OPTIFIN projects consists in the development of sequential algorithms for the deconvolution and on-the-fly unmixing of hyperspectral data. The main goal is to be able to predict and classify the quality of wood pieces renderings.
Type de document :
Communication dans un congrès
CHIMIOMETRIE XIX, Jan 2018, Paris France. 2018
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [4 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01774088
Contributeur : Ludivine Nus <>
Soumis le : lundi 23 avril 2018 - 13:50:02
Dernière modification le : mardi 5 juin 2018 - 09:26:35
Document(s) archivé(s) le : mercredi 19 septembre 2018 - 00:23:29

Fichier

Jaillais_chimiometrie_2018_V2....
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01774088, version 1

Citation

Benoît Jaillais, Karima Meghar, Ludivine Nus, Sebastian Miron, David Brie, et al.. Unsupervised processing of hyperspectral images. CHIMIOMETRIE XIX, Jan 2018, Paris France. 2018. 〈hal-01774088〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

183

Téléchargements de fichiers

30