Framelet变换高光谱图像光谱加权稀疏解混

1

作者 徐晨光 徐洪雨 +1 位作者 郁春艳 邓承志 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1404-1417,共14页

空域中高光谱数据由于信息过于分散,冗余过多,且易受噪声的影响,其特征提取难度较大。为了提高高光谱图像解混的鲁棒性和稀疏性,提出了一种framelet变换高光谱图像光谱加权稀疏解混方法。介绍了高光谱稀疏解混和framelet变换方法的理论... 空域中高光谱数据由于信息过于分散,冗余过多,且易受噪声的影响,其特征提取难度较大。为了提高高光谱图像解混的鲁棒性和稀疏性,提出了一种framelet变换高光谱图像光谱加权稀疏解混方法。介绍了高光谱稀疏解混和framelet变换方法的理论知识,接着利用framelet变换对高光谱图像解混建模,并且在该模型上加入变换域光谱加权稀疏正则项,提出framelet变换的高光谱图像光谱加权稀疏解混模型。最后,利用交替方向乘子法对模型进行求解。实验结果表明:信号与重建误差比(SRE)提高12.4%~1045%,丰度重构正确率(Ps)保持在16%的误差内。与其他相关稀疏解混方法相比,本文提出的算法具有良好的抗噪性和稀疏性能,获得了更好的解混结果。 展开更多

关键词 高光谱遥感 Framelet变换 光谱加权 稀疏解混 交替方向乘子法

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基于高光谱图像稀疏解混的快速优化方法分析

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作者 万李 《中文科技期刊数据库（引文版）工程技术》 2023年第11期10-13,共4页

高光谱遥感为生态环境监测与保护提供了有效的技术手段,并展现出巨大的应用潜力。但由于空间分辨率较低,使得高光谱图像中单个像元不可避免地包含着多种地面物质,导致出现“混合像元”问题。混合像元严重阻碍了高光谱数据在精细光谱分... 高光谱遥感为生态环境监测与保护提供了有效的技术手段,并展现出巨大的应用潜力。但由于空间分辨率较低,使得高光谱图像中单个像元不可避免地包含着多种地面物质,导致出现“混合像元”问题。混合像元严重阻碍了高光谱数据在精细光谱分析、分类、目标检测与识别等领域中的深入应用。因此,高光谱解混成为高光谱图像光谱分析的重要处理步骤和技术手段。本文针对混合像元分解问题开展解混理论及优化方法研究。在统计学习理论下融合空间、光谱、特征先验信息,利用凸单形体、子空间投影、稀疏表示、压缩感知、矩阵/张量分解、深度编码等理论建模高光谱数据,采用大规模非凸优化算法实现模型快速求解。 展开更多

关键词 高光谱 图像稀疏解混 非负矩阵分解

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基于两次字典裁剪的高光谱稀疏解混方法

3

作者 张子龙 沈珣 阎庚未 《科技创新与应用》 2023年第29期22-25,30,共5页

基于稀疏的高光谱解混方法作为一类流行的解混方法可以获得较为理想的解混结果。但现有字典裁剪方法只通过一种字典裁剪来得到光谱库子集,会导致得到的光谱库子集不够准确。为提高解混的精度,提出将光谱信息散度和光谱角制图相减作为两... 基于稀疏的高光谱解混方法作为一类流行的解混方法可以获得较为理想的解混结果。但现有字典裁剪方法只通过一种字典裁剪来得到光谱库子集,会导致得到的光谱库子集不够准确。为提高解混的精度,提出将光谱信息散度和光谱角制图相减作为两次字典裁剪方法(Spectral Information Divergence minus Spectral Angle Mapping,SS)。两次字典裁剪较一重字典裁剪进一步降低光谱特征不匹配对解混精度的影响,可改善稀疏解混的性能。该文将提出的SS与光谱信息散度、光谱角制图、鲁棒的多重信号分类4种字典裁剪方法用在联合稀疏块低秩解混算法中以来证明两次字典裁剪方法的有效性。 展开更多

关键词 高光谱图像 高光谱解混 稀疏解混 字典裁剪 光谱库子集

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复合正则化联合稀疏贝叶斯学习的高光谱稀疏解混算法 被引量：4

4

作者 孔繁锵 郭文骏 +1 位作者 沈秋 王丹丹 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期219-226,共8页

将稀疏贝叶斯学习引入线性混合像元分解中,提出一种基于复合正则化联合稀疏贝叶斯学习的高光谱稀疏解混算法.在多观测向量的稀疏贝叶斯框架下,对各参数建立概率模型,经贝叶斯推断得到基于L2,1正则化的联合稀疏贝叶斯解混模型,并将丰度... 将稀疏贝叶斯学习引入线性混合像元分解中,提出一种基于复合正则化联合稀疏贝叶斯学习的高光谱稀疏解混算法.在多观测向量的稀疏贝叶斯框架下,对各参数建立概率模型,经贝叶斯推断得到基于L2,1正则化的联合稀疏贝叶斯解混模型,并将丰度向量的非负与和为一约束加入到凸优化的目标函数中,通过变量分离法将复合正则化问题分解成多个单一正则化问题交替迭代求解,并利用参数自适应算法对正则化参数进行更新.模拟数据和真实数据的实验结果表明,该算法比贪婪算法和凸优化算法能获得更高的解混精度,并且适用于端元个数较多和信噪比较低的高光谱数据. 展开更多

关键词 高光谱图像 联合稀疏解混 复合正则化 稀疏贝叶斯学习

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变形L_(1)正则化的高光谱图像稀疏解混 被引量：3

5

作者 李璠 吴朝明 +2 位作者 张绍泉 胡蕾 邓承志 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期515-522,共8页

如何准确地刻画易于求解的稀疏正则化函数是高光谱图像稀疏解混的难点。变形L_(1)正则化函数是一类由绝对值函数组成的双线性变换的单参数族,类似于L_(p)p∈0,1范数,通过调整参数a∈0,可以准确表征L_(0)和L_(1)之间的任意范数,并具有无... 如何准确地刻画易于求解的稀疏正则化函数是高光谱图像稀疏解混的难点。变形L_(1)正则化函数是一类由绝对值函数组成的双线性变换的单参数族,类似于L_(p)p∈0,1范数,通过调整参数a∈0,可以准确表征L_(0)和L_(1)之间的任意范数,并具有无偏、稀疏和Lipschitz连续性。论文首先研究变形L_(1)正则化函数,然后提出变形L_(1)正则化的高光谱稀疏解混变分模型,最后提出变形L_(1)正则化高光谱稀疏解混模型的凸函数差分求解算法。通过模拟和真实的高光谱数据实验,与经典的SUnSAL算法相比,表明提出的算法能够更准确地刻画丰度系数的稀疏性,并获得更高的解混精度。 展开更多

关键词 高光谱图像 稀疏解混 变形L_(1)正则化 凸函数差分算法

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一种改进的OMP高光谱稀疏解混算法 被引量：3

6

作者 赵春晖 肖健钰 齐滨 《沈阳大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第3期206-213,共8页

正交匹配追踪算法是稀疏求解中常用的方法,用于噪声影响下的高光谱数据稀疏解混时,其解混效果不理想.针对这一问题,提出了全约束DOMP算法.通过引入广义Dice系数代替内积作为匹配度量准则,更充分地利用了光谱信息,提高了算法的抗噪能力.... 正交匹配追踪算法是稀疏求解中常用的方法,用于噪声影响下的高光谱数据稀疏解混时,其解混效果不理想.针对这一问题,提出了全约束DOMP算法.通过引入广义Dice系数代替内积作为匹配度量准则,更充分地利用了光谱信息,提高了算法的抗噪能力.同时,为了满足丰度的"非负"及"和为1"的性质,对丰度系数进行了全约束,进一步改善了解混效果.模拟及真实数据仿真结果显示,改进算法明显提高了解混精确度,验证了算法的有效性. 展开更多

关键词 高光谱图像 稀疏解混 正交匹配追踪 广义Dice系数 丰度约束

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空间相关性约束联合子空间追踪的高光谱图像稀疏解混 被引量：2

7

作者 孔繁锵 朱成 +1 位作者 徐诚 周永波 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期577-585,共9页

通过深入分析高光谱图像空间相邻数据之间的空间相关性,提出一种利用空间相关性进行约束的联合子空间追踪解混(Spatial correlation constrained simultaneous subspace pursuit,SCCSSP)方法。该方法首先基于分块思想将高光谱图像进行... 通过深入分析高光谱图像空间相邻数据之间的空间相关性,提出一种利用空间相关性进行约束的联合子空间追踪解混(Spatial correlation constrained simultaneous subspace pursuit,SCCSSP)方法。该方法首先基于分块思想将高光谱图像进行分块处理,然后在图像块的端元提取步骤中,结合空间相关性特征对端元的提取进行约束,从而确保当前端元支撑集相对于高光谱图像残差是最优的。在丰度估计中将图像块的端元集合合并作为整幅图像的端元支撑集,通过求解非负性约束的最小二乘法获得丰度重建图像。模拟图像数据实验结果表明,本文方法在同等条件下能够获得更高的信号重构误差,且解混运算时间低于凸优化算法。在实际图像数据实验中,本文方法丰度图像稀疏度最低,取得了仅次于SUnSAL-TV算法的图像重建误差,其所得到的丰度重建图像也取得了更好的视觉效果。实验结果验证了本文方法具有更高的解混精度。 展开更多

关键词 高光谱图像 高光谱解混 稀疏解混 贪婪算法 多重测量向量

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高光谱遥感图像光谱加权稀疏解混算法分析和比较 被引量：1

8

作者 徐晨光 张绍泉 +1 位作者 李璠 吴朝明 《南昌工程学院学报》 CAS 2020年第6期87-93,共7页

由于受到高光谱传感器空间分辨率的限制以及复杂地物的影响,遥感影像中的一个像元所包含的端元信息并不单一,普遍存在着混合像元的情况。如何把混合像元分解出来,对高光谱影像进行解混,直接影响着后续地物目标的识别与分类。高光谱稀疏... 由于受到高光谱传感器空间分辨率的限制以及复杂地物的影响,遥感影像中的一个像元所包含的端元信息并不单一,普遍存在着混合像元的情况。如何把混合像元分解出来,对高光谱影像进行解混,直接影响着后续地物目标的识别与分类。高光谱稀疏解混算法是在庞大的光谱库中进行光谱端元的筛选并对其丰度进行估计的高光谱解混技术。近年来高光谱稀疏解混方法受到广泛的关注,并且取得了一定的成果。本文主要介绍了几种经典的稀疏解混算法和光谱加权的稀疏解混算法的原理和优缺点,并把几种算法进行了详细的分析和比较。通过模拟和真实数据实验验证了几种算法的解混效果。 展开更多

关键词 高光谱图像 混合像元 稀疏解混 光谱加权

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高光谱稀疏解混法联合HTCI估算草地叶绿素含量

9

作者 李飞 王媛 +2 位作者 陈秀万 刘茂林 李阳 《江苏农业科学》 2018年第13期197-200,共4页

基于高光谱数据的光谱指数法是快速、无损、估算大面积草地叶绿素含量的有效手段,但是背景光谱和冠层结构始终作为干扰估算精度的主要因素而存在。本研究将高光谱混合像元解混方法应用于叶绿素含量估测的光谱指数中,利用基于光谱库的稀... 基于高光谱数据的光谱指数法是快速、无损、估算大面积草地叶绿素含量的有效手段,但是背景光谱和冠层结构始终作为干扰估算精度的主要因素而存在。本研究将高光谱混合像元解混方法应用于叶绿素含量估测的光谱指数中,利用基于光谱库的稀疏解混法分解混合像元,得到纯净的草地像元光谱。在此基础上,结合Hyperion影像和HSI影像的光谱特征,提出了HTCI(Hyperion/HSI terrestrial chlorophyll index)估算叶绿素含量。通过对试验结果的分析,证实本方法相较于其他单一光谱指数算法,该方法能够有效地降低背景干扰,具有更高的测算精度。 展开更多

关键词 高光谱特征 稀疏解混 背景干扰 叶绿素含量 Hyperion/HSI叶绿素指数

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超像素低秩高光谱稀疏解混

10

作者 李璠 《南昌工程学院学报》 CAS 2021年第3期67-75,共9页

近年来,稀疏解混在高光谱图像解混领域受到广泛关注。借助已知端元光谱库,稀疏解混规避了高光谱数据中纯像元缺失的问题和端元提取的过程,使解混简化为从端元光谱库中选择可以有效表达混合像元的最优光谱特征子集。这是一个组合优化问题... 近年来,稀疏解混在高光谱图像解混领域受到广泛关注。借助已知端元光谱库,稀疏解混规避了高光谱数据中纯像元缺失的问题和端元提取的过程,使解混简化为从端元光谱库中选择可以有效表达混合像元的最优光谱特征子集。这是一个组合优化问题,常采用稀疏线性回归算法解决,而利用图像的空间信息约束解空间可以有效提高求解精度,获得更好的解混性能。针对现有空间稀疏解混模型对数据空间结构描述不充分的问题,本文提出一种超像素低秩稀疏解混方法,该方法一方面采用超像素分割技术自适应生成同质区域,在传统稀疏解混模型中引入基于超像素的局部低秩正则项,保持图像内在的局部低维空间结构,促进图像的空间一致性,另一方面在稀疏正则项中引入光谱加权因子,诱导丰度矩阵的行稀疏性,促使图像中所有像元的丰度向量联合稀疏。模拟数据和真实数据实验结果表明,与同类算法相比,所提算法可以有效抑制噪声,在低信噪比情况下获得了更高的解混精度,能保留丰度图更精细的空间信息。 展开更多

关键词 高光谱遥感 稀疏解混 超像素分割 低秩表示 光谱加权

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高光谱图像Pareto优化稀疏解混 被引量：3

11

作者 徐夏 张宁 +2 位作者 史振威 谢少彪 齐乃明 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期256-260,共5页

高光谱解混是学术界的一个难题,稀疏高光谱解混指的是利用已知光谱库进行解混,旨在从先验光谱库中找到一些可以表征图像的数个纯光谱向量作为高光谱图像的端元,并利用这些端元求解相应的端元丰度,这是一个NP难的组合优化问题。目前多通... 高光谱解混是学术界的一个难题,稀疏高光谱解混指的是利用已知光谱库进行解混,旨在从先验光谱库中找到一些可以表征图像的数个纯光谱向量作为高光谱图像的端元,并利用这些端元求解相应的端元丰度,这是一个NP难的组合优化问题。目前多通过将L0范数凸松弛为L1范数进行稀疏解混,但该方法得到的仅仅是近似解。文中提出了一种基于Pareto优化的稀疏解混算法(Pareto SU),将稀疏解混问题转化为一个两目标优化问题,其中一个优化目标是建模误差,另一个目标是端元稀疏度。Pareto SU直接解决稀疏解混中的组合优化问题,不需要对L0范数进行近似。最后利用仿真数据验证了该解混算法的有效性。 展开更多

关键词 高光谱图像 稀疏解混 PARETO优化

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基于大规模多目标优化的高光谱稀疏解混算法 被引量：1

12

作者 毕晓君 周泽宇 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期1354-1360,共7页

针对现有多目标稀疏解混算法中存在因随机分组策略的不足和拐点选择具有单一性,进而导致高光谱数据解混精度不高的问题,本文提出一种基于大规模多目标优化的高光谱稀疏解混算法。引入大规模多目标优化算法的决策变量分组策略,并提出有... 针对现有多目标稀疏解混算法中存在因随机分组策略的不足和拐点选择具有单一性,进而导致高光谱数据解混精度不高的问题,本文提出一种基于大规模多目标优化的高光谱稀疏解混算法。引入大规模多目标优化算法的决策变量分组策略,并提出有约束拐点区域选择策略求取丰度最优解,进而提高解混精度。对模拟和真实的高光谱数据进行实验,结果表明:本文算法在解混精度上有大幅度提升,与其他算法比较,可以看出本文算法得到的丰度图边缘细节处理得更好,抗噪性能更强,验证了本文提出算法的有效性和先进性。 展开更多

关键词 高光谱图像 线性光谱解混模型 稀疏解混 多目标优化 大规模多目标优化算法 拐点区域

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改进鲸群优化子空间匹配追踪的稀疏解混算法

13

作者 贾志成 郑笑 +1 位作者 郭艳菊 陈雷 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期63-71,共9页

为了提升高光谱图像的稀疏解混精度,提出一种基于改进鲸群优化算法的子空间匹配追踪(improved whale optimized subspace matching pursuit,IWOSMP)的稀疏解混算法.对鲸群优化算法进行改进,通过引入非线性种群控制参数和进化策略,提高... 为了提升高光谱图像的稀疏解混精度,提出一种基于改进鲸群优化算法的子空间匹配追踪(improved whale optimized subspace matching pursuit,IWOSMP)的稀疏解混算法.对鲸群优化算法进行改进,通过引入非线性种群控制参数和进化策略,提高鲸群优化算法的收敛速度和收敛精度,基于子空间匹配追踪算法,以约束稀疏回归为目标函数,利用改进的鲸群优化算法对已知端元集求解丰度系数.以重构误差最小为标准,通过最大程度地去除系数较小的冗余端元,提高子空间匹配追踪算法的端元提取的精确度,进一步提高了高光谱图像的解混精度.合成图像实验和真实遥感图像实验表明,IWOSMP能有效去除大量的冗余端元,且解混精度更高. 展开更多

关键词 计算机图像处理 高光谱图像 稀疏解混 子空间匹配追踪算法 冗余端元 仿生智能优化 鲸群优化算法

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基于低秩重建与TV正则的高光谱稀疏解混

14

作者 徐盈盈 黎建华 《台州学院学报》 2020年第6期1-8,共8页

高光谱解混技术是定量遥感研究的核心问题,旨在求解高光谱影像中每个像元所含的端元光谱及其丰度比例。基于过完备光谱库的稀疏解混方法假设端元是光谱库的子集,解混过程等价于以重建输入影像为目标的丰度估计优化,是近几年的主流研究内... 高光谱解混技术是定量遥感研究的核心问题,旨在求解高光谱影像中每个像元所含的端元光谱及其丰度比例。基于过完备光谱库的稀疏解混方法假设端元是光谱库的子集,解混过程等价于以重建输入影像为目标的丰度估计优化,是近几年的主流研究内容,已有的研究成果致力于挖掘待估丰度的结构信息并据此设计约束模型。此文从影像重建的角度出发,利用解混重建数据的低秩特性,构建了结合重建影像低秩约束与丰度空间全变分约束的稀疏解混模型,并设计了基于交替方向乘子法的快速算法。在高光谱模拟数据与真实影像上的对比解混实验表明,该方法能有效提高解混精度。 展开更多

关键词 高光谱影像 稀疏解混 丰度估计 低秩约束 全变分

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基于分数群稀疏混合范式和空间正则化的高光谱解混

15

作者 王伞 王立国 王丽凤 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 2023年第3期332-340,共9页

高光谱稀疏解混合方法旨在寻找光谱库的最佳子集以对场景中的混合像元进行建模。大多数稀疏解混合方法使用美国地质调查局光谱库,易造成与所研究的高光谱数据失配。利用顶点分量分析和概率输出支持向量机,设计了一种结合空间和光谱信息... 高光谱稀疏解混合方法旨在寻找光谱库的最佳子集以对场景中的混合像元进行建模。大多数稀疏解混合方法使用美国地质调查局光谱库,易造成与所研究的高光谱数据失配。利用顶点分量分析和概率输出支持向量机,设计了一种结合空间和光谱信息的基于图像的端元光谱库提取方法。由于提取的端元光谱库具有群结构,即多个端元光谱代表一类材料,因此估计的丰度也具有群体结构。提出了基于分数群稀疏混合范式和空间正则化的解混算法,用来解决丰度估计优化问题。分数混合范式诱导丰度群内和群间稀疏性,全变分(Total variation,TV)空间正则化诱导丰度群空间平滑。在模拟数据集和真实数据集上的实验结果表明,与传统稀疏解混合方法相比,该方法可以显著提高解混性能。 展开更多

关键词 稀疏解混 基于图像的光谱库提取 群稀疏混合范式 全变分空间正则

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基于协同稀疏解混的高光谱图像变化检测方法

16

作者 蒋祥明 高天启 +2 位作者 公茂果 蒋汾龙 范晓龙 《中国科学：信息科学》 CSCD 北大核心 2023年第11期2283-2300,共18页

高光谱图像变化检测可以考察地物随时间的变化,而高光谱图像解混可以分析地物的物质(亚像元级)构成.因此,将高光谱图像解混引入到高光谱图像变化检测中,不仅可以考察地物发生变化与否,还能利用地物成分随时间的演变信息得到更精准的检... 高光谱图像变化检测可以考察地物随时间的变化,而高光谱图像解混可以分析地物的物质(亚像元级)构成.因此,将高光谱图像解混引入到高光谱图像变化检测中,不仅可以考察地物发生变化与否,还能利用地物成分随时间的演变信息得到更精准的检测结果.本文首先从高光谱图像的线性混合模型出发,利用稀疏解混的思想对解混模型进行简化,进而采用直观的变化向量分析思路,逐步建立了基于协同稀疏解混的无约束高光谱变化检测模型.其次,本文基于子空间匹配的思想构造了匹配光谱库,以增加解混过程中光谱库和像元光谱的匹配程度.然后,本文设计了交替方向乘子法对所建立的无约束变化检测模型进行求解.最后,本文设计了自适应的丰度截断策略对解混结果进行集成以得到最终的变化检测结果.在仿真及真实数据集上的对比实验结果表明:本方法不仅可以得到高精度的变化检测结果,还可以在虚检和漏检之间寻求良好的平衡. 展开更多

关键词 协同稀疏解混 变化检测 匹配光谱库 交替方向乘子法 自适应丰度截断

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非凸稀疏低秩约束的高光谱解混方法 被引量：9

17

作者 孔繁锵 卞陈鼎 +1 位作者 李云松 郭文骏 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期116-121,共6页

针对高光谱混合像元的丰度矩阵具有行稀疏特性,提出一种非凸稀疏低秩约束的高光谱解混方法.首先,建立高光谱图像非凸稀疏低秩约束模型,将丰度系数矩阵的非凸p范数作为稀疏约束,并将丰度系数矩阵奇异值的非凸p范数作为低秩约束;其次,构... 针对高光谱混合像元的丰度矩阵具有行稀疏特性,提出一种非凸稀疏低秩约束的高光谱解混方法.首先,建立高光谱图像非凸稀疏低秩约束模型,将丰度系数矩阵的非凸p范数作为稀疏约束,并将丰度系数矩阵奇异值的非凸p范数作为低秩约束;其次,构建联合低秩性先验与稀疏性先验的非凸极小化模型,并提出求解的增广拉格朗日交替极小化算法,将复合正则化问题分解成多个单一正则化问题,交替迭代求解.实验仿真结果表明,该算法比贪婪算法和凸优化算法能获得更高的解混精度,并且适用于信噪比较高的高光谱数据. 展开更多

关键词 图像处理 稀疏解混 稀疏表示 低秩 凸优化

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高光谱数据截断加权核范数稀疏解混 被引量：2

18

作者 李璠 张绍泉 +5 位作者 曹晶晶 梁炳堃 李军 刘凯 邓承志 汪胜前 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期1067-1082,共16页

受仪器和观测条件限制,高光谱数据易受噪声污染,给数据解译带来挑战。针对传统稀疏解混模型抗噪性能差的问题,本文提出一种截断加权核范数稀疏解混方法,利用高光谱图像像元之间的相关性减轻噪声对丰度估计的干扰。该方法借助低秩表示在... 受仪器和观测条件限制,高光谱数据易受噪声污染,给数据解译带来挑战。针对传统稀疏解混模型抗噪性能差的问题,本文提出一种截断加权核范数稀疏解混方法,利用高光谱图像像元之间的相关性减轻噪声对丰度估计的干扰。该方法借助低秩表示在挖掘数据内在低维结构方面的优势,在稀疏解混中加入基于截断加权核范数的低秩约束,并结合加权稀疏技术,在稀疏正则项中引入空间邻域权重。截断加权核范数对丰度矩阵的奇异值向量分段处理,可以更好地实现丰度矩阵的低秩逼近,使丰度图像保持空间一致性并保留更多细节信息,空间加权策略则增强了丰度图像的空间连续性。模拟高光谱数据、Cuprite矿区真实数据和红树林高光谱数据实验表明,与其他先进的稀疏解混方法相比,所提方法具有更好的抗噪性,能够提高解混精度。 展开更多

关键词 遥感 高光谱数据 稀疏解混 低秩正则化 截断加权核范数 空间权重

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考虑端元差异性的协同稀疏高光谱解混算法 被引量：1

19

作者 王蕊 李恒超 尹忠科 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期813-816,828,共5页

因现有的高光谱协同稀疏解混模型忽略了不同像元所包含端元的差异性,影响到丰度估计的准确性。该文提出一种先对具有相同端元的像元进行无监督聚类的预处理,然后对预处理后的不同类高光谱像元进行协同稀疏解混算法。在无监督聚类过程中... 因现有的高光谱协同稀疏解混模型忽略了不同像元所包含端元的差异性,影响到丰度估计的准确性。该文提出一种先对具有相同端元的像元进行无监督聚类的预处理,然后对预处理后的不同类高光谱像元进行协同稀疏解混算法。在无监督聚类过程中,由于具有相同原子集合的像元之间的协同稀疏编码值最小,将重构误差与协同稀疏编码约束之和作为距离测度,从而有效保证了同类像元中具有相同端元;再利用基于ADMM的优化算法对每类像元分别进行协同稀疏解混。仿真和实际高光谱数据实验结果表明,该算法能有效地进行真实端元识别,从而提高了丰度估计的准确性。 展开更多

关键词 丰度估计 协同编码 端元 高光谱图像 稀疏解混

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一种改进的加权L_1正则化稀疏光谱解混算法 被引量：1

20

作者 王立国 谭健 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2013年第5期671-676,684,共7页

针对普通的加权L1正则化方法在进行稀疏光谱解混时,对空间信息利用不足的问题,提出了一种基于修正权值的L1范数正则化稀疏光谱解混方法。在加权L1优化求解过程中,根据当前的解以及空间信息得到下一步迭代的权值,能更好地利用混合像元丰... 针对普通的加权L1正则化方法在进行稀疏光谱解混时,对空间信息利用不足的问题,提出了一种基于修正权值的L1范数正则化稀疏光谱解混方法。在加权L1优化求解过程中,根据当前的解以及空间信息得到下一步迭代的权值,能更好地利用混合像元丰度系数的稀疏性。实验结果表明,在较低的信噪比时,基于权值修正的加权L1正则化稀疏光谱解混比传统的迭代加权L1正则化的方法精度高。 展开更多

关键词 高光谱图像 稀疏解混 权值修正 空间信息

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