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L1/2正则化的逐次高光谱图像光谱解混

汤毅 粘永健 何密 王倩楠 许可

汤毅, 粘永健, 何密, 王倩楠, 许可. L1/2正则化的逐次高光谱图像光谱解混[J]. 红外与激光工程, 2019, 48(7): 726003-0726003(9). doi: 10.3788/IRLA201948.0726003
引用本文: 汤毅, 粘永健, 何密, 王倩楠, 许可. L1/2正则化的逐次高光谱图像光谱解混[J]. 红外与激光工程, 2019, 48(7): 726003-0726003(9). doi: 10.3788/IRLA201948.0726003
Tang Yi, Nian Yongjian, He Mi, Wang Qiannan, Xu Ke. Successive spectral unmixing for hyperspectral images based on L1/2 regularization[J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(7): 726003-0726003(9). doi: 10.3788/IRLA201948.0726003
Citation: Tang Yi, Nian Yongjian, He Mi, Wang Qiannan, Xu Ke. Successive spectral unmixing for hyperspectral images based on L1/2 regularization[J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(7): 726003-0726003(9). doi: 10.3788/IRLA201948.0726003

L1/2正则化的逐次高光谱图像光谱解混

doi: 10.3788/IRLA201948.0726003
基金项目: 

重庆市基础科学与前沿技术一般项目(cstc2016jcyjA0539)

详细信息
    作者简介:

    汤毅(1983-),男,讲师,博士,主要从事遥感图像处理方面的研究。

    通讯作者: 粘永健(1982-),男,副教授,博士,主要从事遥感图像处理方面的研究。Email:yjnian@126.com
  • 中图分类号: TP751

Successive spectral unmixing for hyperspectral images based on L1/2 regularization

  • 摘要: 由于高光谱遥感图像的混合程度较高,使得传统的非负矩阵欠逼近(Nonnegative Matrix Underapproximation,NMU)算法所提取的基本成分仍然不纯,且易受噪声影响。针对这些不足,提出了一种基于L1/2正则化的软阈值NMU逐次光谱解混算法。首先,通过引入丰度的L1/2正则项来增强算法的地物区分能力,进而提高所分离地物的纯度;其次,利用软阈值惩罚函数代替NMU中的残差非负约束,通过调节惩罚因子来控制非负元素的数量,从而提高算法的抗噪性能。在仿真数据和实测数据上的实验结果表明,即使在有噪声的条件下,该算法也能得到较好的分离结果。
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-02-11
  • 修回日期:  2019-03-20
  • 刊出日期:  2019-07-25

L1/2正则化的逐次高光谱图像光谱解混

doi: 10.3788/IRLA201948.0726003
    作者简介:

    汤毅(1983-),男,讲师,博士,主要从事遥感图像处理方面的研究。

    通讯作者: 粘永健(1982-),男,副教授,博士,主要从事遥感图像处理方面的研究。Email:yjnian@126.com
基金项目:

重庆市基础科学与前沿技术一般项目(cstc2016jcyjA0539)

  • 中图分类号: TP751

摘要: 由于高光谱遥感图像的混合程度较高,使得传统的非负矩阵欠逼近(Nonnegative Matrix Underapproximation,NMU)算法所提取的基本成分仍然不纯,且易受噪声影响。针对这些不足,提出了一种基于L1/2正则化的软阈值NMU逐次光谱解混算法。首先,通过引入丰度的L1/2正则项来增强算法的地物区分能力,进而提高所分离地物的纯度;其次,利用软阈值惩罚函数代替NMU中的残差非负约束,通过调节惩罚因子来控制非负元素的数量,从而提高算法的抗噪性能。在仿真数据和实测数据上的实验结果表明,即使在有噪声的条件下,该算法也能得到较好的分离结果。

English Abstract

参考文献 (18)

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