@InProceedings{2015_boulais249,
	author = "Axel Boulais and Yannick Deville and Olivier Berne",
	title = "Une méthode géométrique de démélange pour des images hyperspectrales à pixels purs et somme d'abondances non contrainte",
	booktitle = "25° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "2015",
	publisher = "GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images",
	number = "001-0217",
	pages = "p. 869-872",
	month = "Sep # 8--11",
	address = "Lyon",
	doi = "",
	pdf = "2015_boulais249.pdf",
	abstract = "Cet article présente une méthode géométrique pour résoudre le problème de démélange d'images hyperspectrales en astrophysique. La méthode est fondée sur une hypothèse de parcimonie : pour chaque source, il doit exister au moins un pixel observé où seule cette source est non-nulle. La méthode ne requiert pas la contrainte de somme à un par pixel des cartes d'abondances. En considérant chaque spectre de pixel comme un élément d'un espace vectoriel, l'ensemble des spectres de l'image forme un cône simplicial. L'identification des arêtes de ce cône simplicial, en recherchant successivement les vecteurs les plus éloignés au sens angulaire, donne une estimation des coefficients de mélange à des facteurs d'échelle près. Les sources sont enfin reconstruites par un algorithme de moindres carrés non-négatifs. Des tests sur des données synthétiques montrent les bonnes performances de cette approche..pdf",
}