论文摘要
光谱解混可以有效提升高光谱图像的利用效率。非负矩阵分解(NMF)常用于寻找非负数据的线性表示,可以有效解决混合像元问题。基于丰度的稀疏性和图像局部不变性提出一种高光谱解混算法。对丰度采取稀疏性约束和基于拉普拉斯矩阵的图正则项约束,构造了一个新的目标函数,端元和丰度在经过若干次迭代后取得了较好的解混合结果。该算法在模拟和真实数据上都进行了有效性验证,实验结果证明所提算法具有良好的解混性能。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 方帅,王金明,曹风云
关键词: 图像处理,光谱解混合,非负矩阵分解,端元,丰度
来源: 激光与光电子学进展 2019年16期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 合肥工业大学计算机与信息学院人工智能与数据挖掘研究室,合肥工业大学工业安全与应急技术安徽省重点实验室,合肥师范学院计算机学院
基金: 国家自然科学基金(61872327,61472380),中央高校基本科研业务费专项资金(JD2017JGPY0011,JZ2017HGBZ0930)
分类号: TP751
页码: 22-31
总页数: 10
文件大小: 2180K
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