基于体积和稀疏约束的高光谱混合像元分解算法

魏一苇; 黄世奇; 王艺婷; 卢云龙; 刘代志

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基于体积和稀疏约束的高光谱混合像元分解算法

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针对传统非负矩阵分解法中解空间较大、存在大量局部极小值的问题,提出了一种基于单形体体积和丰度稀疏性约束的非负矩阵分解法（Volume and Sparseness Constrained NMF,VSC-NMF）。该方法首先使用顶点成分分析法对高光谱图像进行端元提取,将其作为端元矩阵的初始值,可达到加速算法收敛的目的;然后,在目标函数中加入单形体体积最小化约束和丰度稀疏性约束,从而实现对混合像元进行较好的分解。实验结果表明,该方法不仅能有效地克服传统非负矩阵分解法的缺陷,而且能估计出精确的端元和对应的丰度,获得满意的解混效果,尤其适用于稀疏度较高的高光谱图像。

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来源
《红外与激光技术》 |2014年第4期|1247-1254|共8页
作者
魏一苇; 黄世奇; 王艺婷; 卢云龙; 刘代志;
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作者单位

第二炮兵工程大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像处理方法;
关键词
高光谱图像; 混合像元分解; 非负矩阵分解; 最小体积约束; 稀疏约束;

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