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体积约束的稀疏NMF高光谱解混
被引量：
5
1
作者
王伞
韩月
王立国
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期2077-2082,共6页
为了解决单纯非负矩阵分解计算繁复,收敛速度慢的问题,本文提出了一种基于自然梯度下降的体积最小及丰度稀疏约束的非负矩阵分解方法。该方法在目标函数中加入体积最小和丰度稀疏约束,可以对混合图像进行较好地分解;采用自然梯度下降的...
为了解决单纯非负矩阵分解计算繁复,收敛速度慢的问题,本文提出了一种基于自然梯度下降的体积最小及丰度稀疏约束的非负矩阵分解方法。该方法在目标函数中加入体积最小和丰度稀疏约束,可以对混合图像进行较好地分解;采用自然梯度下降的方法进行迭代,加快了算法收敛速度。实验结果表明:该方法能有效克服最小体积约束非负矩阵分解法速度慢且不稀疏的缺陷,相对于解混效果(SAD)相近的方法提速100倍,相对于解混时间相近的算法,此方法的解混精度提高0.02°;此方法尤其适用于像元较多的高光谱图像。
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关键词
高光谱图像
线性光谱混合模型
非负矩阵分解
体积最小
丰度稀疏
自然梯度
端元提取
光谱解混
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职称材料
题名
体积约束的稀疏NMF高光谱解混
被引量：
5
1
作者
王伞
韩月
王立国
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期2077-2082,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61675051)
文摘
为了解决单纯非负矩阵分解计算繁复,收敛速度慢的问题,本文提出了一种基于自然梯度下降的体积最小及丰度稀疏约束的非负矩阵分解方法。该方法在目标函数中加入体积最小和丰度稀疏约束,可以对混合图像进行较好地分解;采用自然梯度下降的方法进行迭代,加快了算法收敛速度。实验结果表明:该方法能有效克服最小体积约束非负矩阵分解法速度慢且不稀疏的缺陷,相对于解混效果(SAD)相近的方法提速100倍,相对于解混时间相近的算法,此方法的解混精度提高0.02°;此方法尤其适用于像元较多的高光谱图像。
关键词
高光谱图像
线性光谱混合模型
非负矩阵分解
体积最小
丰度稀疏
自然梯度
端元提取
光谱解混
Keywords
hyperspectral image
linear spectral mixture model
non-negative matrix factorization(NMF)
minimum volume
abundance sparsity
natural gradient
endmember extraction
spectral unmixing
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
体积约束的稀疏NMF高光谱解混
王伞
韩月
王立国
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
5
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参考文献
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