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题名重加权稀疏非负矩阵分解的高光谱解混
被引量：6
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作者
贾麒
廖守亿(指导)
张作宇
杨薪洁
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机构
火箭军工程大学
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第S02期283-299,共17页
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文摘
近年来基于非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)的高光谱图像解混方法引起了大家的广泛关注。但是由于NMF问题的非凸性,该方法并不能保证解的唯一性,容易陷入局部极小。为了缩小NMF问题的解空间,提高解混精度,提出了一种新的丰度重加权稀疏NMF(ARSNMF)的解混方法。首先,考虑到丰度矩阵的稀疏性,稀疏约束被添加到NMF模型中。接着,考虑到问题计算复杂、不易于优化,将其转化为重加权稀疏约束的形式,既实现了的稀疏效果,又解决了范数难以求解的问题。为提高算法收敛速度,采用交替方向乘子算法(ADMM)对模型进行优化,将目标函数拆分成几个子问题进行独立求解。基于仿真数据和真实数据的仿真实验验证了该解混算法的有效性。
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关键词
高光谱图像解混
非负矩阵分解(NMF)
稀疏约束
重加权
交替方向乘子算法(ADMM)
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Keywords
hyperspectral image unmixing
Nonnegative Matrix Factorization(NMF)
sparse constraint
reweighted
Alternating Direction Method of Multipliers(ADMM)
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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