空间相关性约束联合子空间追踪的高光谱图像稀疏解混

孔繁锵; 朱成; 徐诚; 周永波

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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

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cqvip: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。

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来源
《南京航空航天大学学报》 |2019年第5期|577-585|共9页
作者
孔繁锵; 朱成; 徐诚; 周永波;
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作者单位

南京航空航天大学航天学院南京 210016;

南京航空航天大学无人机研究院南京 210016;

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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; 高光谱解混; 稀疏解混; 贪婪算法; 多重测量向量;

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