基于空间加权协同稀疏的高光谱解混算法研究
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(61771496,61371165);广东省自然科学基金(2016A030313254)


Spatially weighted collaborative sparse unmixing for hyperspectral images
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    针对传统稀疏解混算法因空间信息利用不足带来的丰度图像空间分布连续性差的问题,本文提出了一种基于空间加权协同稀疏的解混方法.该方法利用协同稀疏正则项刻画丰度系数的行稀疏性;同时,在协同稀疏框架下,引入空间加权因子挖掘高光谱图像邻域像元间的空间相关性.本模型采用交替方向乘子法求解,通过交替迭代,对空间权重和丰度系数进行优化.模拟和真实高光谱数据实验结果表明本文方法能够比现有同类方法获得更精确的解混结果.

    Abstract:

    In this paper,we propose a spatially weighted collaborative sparse unmixing method aiming at fully exploiting the spatial information in the hyperspectral images,in which a collaborative sparse regularizer is used to describe the row sparsity of the abundance,while on the top of the collaborative regularizer,a spatial weighting factor introducing the spatial correlations is incorporated.The proposed model is optimized by the well known alternating direction method of multiplier.Our experimental results,conducted using both simulated and real hyperspectral data sets,illustrate the good potential of the proposed algorithm which can greatly improve the abundance estimation results when compared with other advanced sparse unmixing methods.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

朱昌宇,张绍泉,李军,李恒超.基于空间加权协同稀疏的高光谱解混算法研究[J].南京信息工程大学学报(自然科学版),2018,10(1):92-101
ZHU Changyu, ZHANG Shaoquan, LI Jun, LI Hengchao. Spatially weighted collaborative sparse unmixing for hyperspectral images[J]. Journal of Nanjing University of Information Science & Technology, 2018,10(1):92-101

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2017-10-26
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2018-01-25
  • 出版日期:

地址:江苏省南京市宁六路219号    邮编:210044

联系电话:025-58731025    E-mail:nxdxb@nuist.edu.cn

南京信息工程大学学报 ® 2024 版权所有  技术支持:北京勤云科技发展有限公司