改进的空间信息约束非负矩阵分解的高光谱图像解混算法

论文摘要

传统的高光谱混合像元分解方法仅考虑高光谱图像的几何特性或者丰度的稀疏性,而忽略高光谱数据的光谱空间特性。当原图像中不存在纯净像元时,分解精度将严重下降。为了解决这些问题,提出一种改进的空间信息约束非负矩阵分解的解混算法,该方法充分利用高光谱图像的空间信息和稀疏性,提高了传统非负矩阵分解算法的性能。合成的模拟图像和真实的高光谱图像实验表明,该方法克服了传统方法对噪声的敏感性及对纯像元的依赖性。

论文目录

• 1 引言
• 2 空间信息约束的非负矩阵分解
•   2.1 基于图论的非负矩阵分解
•   2.2 基于图论稀疏约束的非负矩阵分解
• 3 改进的空间光谱信息约束的非负矩阵分解
• 4 实验分析
•   4.1 模拟高光谱图像
•   4.2 真实高光谱图像实验
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李登刚,王忠美

关键词: 图像处理,高光谱混合像元分解方法,非负矩阵分解,光谱空间信息,稀疏性

来源: 激光与光电子学进展 2019年11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: 湖南工业大学交通工程学院

基金: 湖南省教育厅科学研究项目(18C0513)

分类号: TP751

页码: 154-161

总页数: 8

文件大小: 3524K

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