基于光易变性低秩正交先验的高光谱解混

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作者 马飞 李树雪 +1 位作者 杨飞霞 徐光宪 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期642-653,共12页

高光谱解混是通过图像分解提取端元及丰度特征的过程,然而由光照、大气等因素引起的光谱类内易变性,或者由环境变化、设备等非线性因素导致的谱间易变性,会导致特征提取精度下降。为了全面考虑解混过程中光谱变化的问题,本文引入光谱易... 高光谱解混是通过图像分解提取端元及丰度特征的过程,然而由光照、大气等因素引起的光谱类内易变性,或者由环境变化、设备等非线性因素导致的谱间易变性,会导致特征提取精度下降。为了全面考虑解混过程中光谱变化的问题,本文引入光谱易变性的低秩正交先验提出了一种增强型的光谱解混优化模型。首先,在线性解混模型基础上引入易变性数据拟合项来同时考虑光谱类内和类间变化,利用缩放因子来解决光谱类内易变性,同时增加光谱易变性扰动矩阵来解决谱间易变性。其次,该模型利用正交先验约束来实现原光谱字典与易变性项的空间低相干性,通过采用核范数对数松弛来强化丰度矩阵的低秩特性,抑制微小分量及噪声。最后,采用交替优化法及向量-矩阵算子降低求解算法复杂度。通过模拟数据集和真实数据集仿真测试结果表明,本文所提算法取得了优于对比算法的良好性能,验证了该优化模型的有效性。 展开更多

关键词 高光谱解混 光谱易变性 低秩 正交先验 稀疏性

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基于ADMM和深度生成先验的高光谱解混方法

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作者 赵敏 陈捷 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1639-1647,共9页

混合像元的存在制约了高光谱图像分类和目标检测的精度,为了提高混合像元分解的精度,精确地分析混合像元中的组成成分,本文提出将优化方法和深度生成先验结合的高光谱解混方法,实现数据驱动和模型驱动的有机结合。近年来,基于深度神经... 混合像元的存在制约了高光谱图像分类和目标检测的精度,为了提高混合像元分解的精度,精确地分析混合像元中的组成成分,本文提出将优化方法和深度生成先验结合的高光谱解混方法,实现数据驱动和模型驱动的有机结合。近年来,基于深度神经网络的处理方法被广泛使用在高光谱解混任务中。但是该类方法是“黑盒子”,缺乏物理可解释性。传统的基于数学优化的高光谱解混方法,通过使用人工设计的先验项引入图像内含信息,提高解混精度。但是对于复杂的先验项,求解方法复杂,且并不是所有先验信息都可以用数学模型表示出来。所以本文提出一结合交替方向乘子法优化算法和深度生成先验的高光谱解混方法,联合使用数学优化和深度方法的优越性。首先使用ADMM算法将数据拟合项和生成先验项进行解耦,对于生成先验,使用传统解混方法获得的丰度预训练变分自编码器网络,并将解码器作为生成器。本文同时使用人工合成数据和真实遥感数据验证所提出方法的有效性。 展开更多

关键词 遥感 高光谱图像 混合像元 高光谱解混 深度先验 交替方向乘子法 生成模型 变分自编码器

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利用约束非负矩阵分解的高光谱解混算法 被引量：19

3

作者 赵春晖 成宝芝 杨伟超 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期377-382,共6页

由于利用非负矩阵分解方法解决高光谱解混问题时,标准非负矩阵分解目标函数的非凸性影响了最优解的获取.通过对高光谱图像的端元光谱和空间分布特性的分析,提出了以最小估计丰度协方差和单形体各顶点到中心点均方距离总和最小约束的非... 由于利用非负矩阵分解方法解决高光谱解混问题时,标准非负矩阵分解目标函数的非凸性影响了最优解的获取.通过对高光谱图像的端元光谱和空间分布特性的分析,提出了以最小估计丰度协方差和单形体各顶点到中心点均方距离总和最小约束的非负矩阵分解(MCMDNMF)算法,其采用投影梯度作为非负矩阵分解的迭代学习规则.MCMDNMF既利用了非负矩阵分解的优点又考虑了高光谱图像的特性,也不需要混合像元中必须有纯像元.仿真实验表明,MCMD-NMF算法能正确地解混出高光谱混合像元中含有的端元光谱,并精确估计出丰度分布. 展开更多

关键词 信息处理技术 高光谱解混 非负矩阵分解 混合像元 丰度

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基于子空间结构正则化的L_(21)非负矩阵分解高光谱解混 被引量：4

4

作者 陈善学 刘荣华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1704-1713,共10页

标准的非负矩阵分解(NMF)应用于高光谱解混时,容易受到噪声和异常值的干扰,解混效果较差。为了提高分解性能,该文将L_(21)范数引入标准的NMF算法中,对模型进行了改进,从而提高算法的鲁棒性。其次,为了提高分解后丰度矩阵的稀疏性,将双... 标准的非负矩阵分解(NMF)应用于高光谱解混时,容易受到噪声和异常值的干扰,解混效果较差。为了提高分解性能,该文将L_(21)范数引入标准的NMF算法中,对模型进行了改进,从而提高算法的鲁棒性。其次,为了提高分解后丰度矩阵的稀疏性,将双重加权稀疏约束引入L_(21)NMF模型中,使其中一个权值提高每个像元对应的丰度向量上的稀疏性,另一个权值提高每个端元对应的丰度向量上的稀疏性。同时,为了利用像元的全局空间分布信息,观察地物在不同图像中的真实分布情况,引入子空间结构正则项,提出了基于子空间结构正则化的L_(21)非负矩阵分解(L_(21)NMF-SSR)算法。通过在模拟数据集和真实数据集与其他经典算法的比较,验证了该算法具有更好的性能,同时具有去噪能力。 展开更多

关键词 高光谱解混 非负矩阵分解 L_(21)范数 双重加权稀疏 子空间结构

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基于独立分量分析的高光谱遥感图像混合像元盲分解 被引量：9

5

作者 夏威 王斌 张立明 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期131-136,155,共7页

传统的独立分量分析并不适用于高光谱遥感图像的混合像元解混,因为图像中各端元的分布不是相互独立的.针对这一问题,提出了一种有约束的独立分量分析方法,来实现遥感图像混合像元的盲分解.通过在独立分量分析的目标函数中引入丰度非负... 传统的独立分量分析并不适用于高光谱遥感图像的混合像元解混,因为图像中各端元的分布不是相互独立的.针对这一问题,提出了一种有约束的独立分量分析方法,来实现遥感图像混合像元的盲分解.通过在独立分量分析的目标函数中引入丰度非负约束与丰度和为一约束,改变了传统的独立性假设.同时,为了更好地适用于遥感数据分析,还提出了一种自适应的丰度建模方法来描述数据的概率分布,对各种不同的遥感数据进行建模.仿真数据和真实高光谱数据的实验结果表明,作为一种无需光谱先验信息的算法,具有更高的分解精度,为高光谱遥感图像混合像元的盲分解提供了一种有效的解决手段. 展开更多

关键词 高光谱解混 独立分量分析 丰度非负约束 丰度和为一约束

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协同稀疏低秩的高光谱图像解混 被引量：1

6

作者 韩红伟 冯向东 郭科 《现代电子技术》 2022年第5期67-73,共7页

稀疏解混能够有效地规避高光谱场景中缺少纯像元和估计端元数目的两个瓶颈问题,因而成为目前广泛研究的光谱解混技术。针对协同稀疏解混模型在边界上容易出现错误识别的问题,结合字典削减策略和低秩表示,提出一种协同稀疏低秩的解混模... 稀疏解混能够有效地规避高光谱场景中缺少纯像元和估计端元数目的两个瓶颈问题,因而成为目前广泛研究的光谱解混技术。针对协同稀疏解混模型在边界上容易出现错误识别的问题,结合字典削减策略和低秩表示,提出一种协同稀疏低秩的解混模型。该方法同时施加稀疏和低秩约束在丰度矩阵上,并对协同稀疏模型的?2,1混合范数采用加权策略,使得行稀疏性得到了增强,同时也使用非凸logdet(·)作为秩的光滑替代函数。由于提出方法充分利用了高光谱数据的空间信息和光谱信息,因此获得了比协同稀疏回归模型更准确的解混结果。最后利用著名的交替方向乘子方法(ADMM)对提出的非凸模型进行有效求解,实验结果验证了提出算法的有效性。 展开更多

关键词 协同稀疏回归 稀疏表示 高光谱解混 低秩表示 高光谱图像 解混模型 实验分析

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空间相关性约束联合子空间追踪的高光谱图像稀疏解混 被引量：2

7

作者 孔繁锵 朱成 +1 位作者 徐诚 周永波 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期577-585,共9页

通过深入分析高光谱图像空间相邻数据之间的空间相关性,提出一种利用空间相关性进行约束的联合子空间追踪解混(Spatial correlation constrained simultaneous subspace pursuit,SCCSSP)方法。该方法首先基于分块思想将高光谱图像进行... 通过深入分析高光谱图像空间相邻数据之间的空间相关性,提出一种利用空间相关性进行约束的联合子空间追踪解混(Spatial correlation constrained simultaneous subspace pursuit,SCCSSP)方法。该方法首先基于分块思想将高光谱图像进行分块处理,然后在图像块的端元提取步骤中,结合空间相关性特征对端元的提取进行约束,从而确保当前端元支撑集相对于高光谱图像残差是最优的。在丰度估计中将图像块的端元集合合并作为整幅图像的端元支撑集,通过求解非负性约束的最小二乘法获得丰度重建图像。模拟图像数据实验结果表明,本文方法在同等条件下能够获得更高的信号重构误差,且解混运算时间低于凸优化算法。在实际图像数据实验中,本文方法丰度图像稀疏度最低,取得了仅次于SUnSAL-TV算法的图像重建误差,其所得到的丰度重建图像也取得了更好的视觉效果。实验结果验证了本文方法具有更高的解混精度。 展开更多

关键词 高光谱图像 高光谱解混 稀疏解混 贪婪算法 多重测量向量

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基于非负矩阵分解的高光谱图像混合像元分解 被引量：3

8

作者 孙旭光 蔡敬菊 +1 位作者 徐智勇 张建林 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2012年第12期97-102,共6页

非负矩阵分解通过将一个非负矩阵分解为两个正矩阵的乘积,已经广泛的应用于高光谱图像解混。但是非负矩阵分解直接应用于高光谱图像混合像元分解时收敛速度比较慢,容易陷入局部最优解。本文首先介绍了非负矩阵分解的基本原理,然后利用... 非负矩阵分解通过将一个非负矩阵分解为两个正矩阵的乘积,已经广泛的应用于高光谱图像解混。但是非负矩阵分解直接应用于高光谱图像混合像元分解时收敛速度比较慢,容易陷入局部最优解。本文首先介绍了非负矩阵分解的基本原理,然后利用自动形态学端元提取方法获取端元光谱对非负矩阵分解中端元矩阵进行初始化。在保证非负矩阵分解中非负性和分解精度基础上,利用高光谱图像中端元光谱的非负性及其空间分布的连续性、稀疏性来对非负矩阵分解进行约束限制,其中稀疏性度量是通过非平滑的NMF算法和稀疏约束的NMF算法来实现的。最后采用多步内循环迭代的方法更新端元矩阵和丰度矩阵完成高光谱图像解混,对实际的高光谱图像进行解混取得了较好分类效果。 展开更多

关键词 高光谱解混 非负矩阵分解 自动形态学 端元提取

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基于高阶非线性模型的多目标高光谱图像解混算法 被引量：7

9

作者 甘士忠 肖志涛 +1 位作者 陈雷 南瑞杰 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期268-274,共7页

在高阶非线性混合模型的基础上,提出一种多目标高光谱图像解混算法,解决传统方法受高光谱数据异常值影响而解混精度不高的问题。该算法以重构误差与光谱角分布为目标函数建立优化模型,并同时优化两目标函数以减少数据异常值对模型求解... 在高阶非线性混合模型的基础上,提出一种多目标高光谱图像解混算法,解决传统方法受高光谱数据异常值影响而解混精度不高的问题。该算法以重构误差与光谱角分布为目标函数建立优化模型,并同时优化两目标函数以减少数据异常值对模型求解的影响,使解混结果在两个评价指标上得到提升;最后采用差分搜索算法求解多目标优化模型,解决梯度类优化方法易陷入局部极值的问题,从而进一步提升解混精度。实验结果表明,文中算法与传统高光谱解混算法相比,具有更精确的端元丰度估计结果和更高的解混精度。 展开更多

关键词 高光谱图像 多线性混合模型 多目标高光谱解混 仿生智能优化 差分搜索算法

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基于两次字典裁剪的高光谱稀疏解混方法

10

作者 张子龙 沈珣 阎庚未 《科技创新与应用》 2023年第29期22-25,30,共5页

基于稀疏的高光谱解混方法作为一类流行的解混方法可以获得较为理想的解混结果。但现有字典裁剪方法只通过一种字典裁剪来得到光谱库子集,会导致得到的光谱库子集不够准确。为提高解混的精度,提出将光谱信息散度和光谱角制图相减作为两... 基于稀疏的高光谱解混方法作为一类流行的解混方法可以获得较为理想的解混结果。但现有字典裁剪方法只通过一种字典裁剪来得到光谱库子集,会导致得到的光谱库子集不够准确。为提高解混的精度,提出将光谱信息散度和光谱角制图相减作为两次字典裁剪方法(Spectral Information Divergence minus Spectral Angle Mapping,SS)。两次字典裁剪较一重字典裁剪进一步降低光谱特征不匹配对解混精度的影响,可改善稀疏解混的性能。该文将提出的SS与光谱信息散度、光谱角制图、鲁棒的多重信号分类4种字典裁剪方法用在联合稀疏块低秩解混算法中以来证明两次字典裁剪方法的有效性。 展开更多

关键词 高光谱图像 高光谱解混 稀疏解混 字典裁剪 光谱库子集

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全变差稀疏约束深度非负矩阵分解高光谱遥感影像解混方法 被引量：1

11

作者 赵文君 翟晗 张洪艳 《电子科技》 2023年第2期53-60,共8页

传统非负矩阵分解方法仅基于单层线性模型,现有的深度非负矩阵分解模型忽略了地物光谱的实际混合物理过程,仅从数学理论考虑深度分解。对此,文中从光谱混合的物理过程出发,综合非负矩阵分解和深度学习,将光谱混合过程进行反向建模,并充... 传统非负矩阵分解方法仅基于单层线性模型,现有的深度非负矩阵分解模型忽略了地物光谱的实际混合物理过程,仅从数学理论考虑深度分解。对此,文中从光谱混合的物理过程出发,综合非负矩阵分解和深度学习,将光谱混合过程进行反向建模,并充分考虑丰度的稀疏性和空间平滑性,构建了用于高光谱遥感影像解混的面向端元矩阵的全变差稀疏约束深度非负矩阵分解模型。通过模拟实验和真实实验,将文中所提方法与5种解混方法进行对比。结果表明,相较于面向丰度的深度非负矩阵分解算法,文中所提方法的平均光谱角距离和均方根误差均有所降低,取得了最佳解混结果。 展开更多

关键词 高光谱遥感 高光谱影像解混 线性光谱解混 非负矩阵分解 深度学习 深度非负矩阵分解 稀疏约束 全变差约束

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基于非局部信息的双重加权协同稀疏解混方法

12

作者 李勇新 王风丽 岳思雯 《信息技术与信息化》 2024年第3期53-57,共5页

针对传统基于协同稀疏的半监督解混方法中存在的丰度结果过度平滑、高光谱空间上下文信息利用不足、丰度矩阵稀疏程度较低等问题,提出一种基于非局部高阶空间信息的双重加权协同稀疏解混方法。所提出的方法以协同稀疏解混模型为基础,一... 针对传统基于协同稀疏的半监督解混方法中存在的丰度结果过度平滑、高光谱空间上下文信息利用不足、丰度矩阵稀疏程度较低等问题,提出一种基于非局部高阶空间信息的双重加权协同稀疏解混方法。所提出的方法以协同稀疏解混模型为基础,一方面通过结合自适应权重因子以提高估计结果的稀疏性,另一方面通过挖掘高光谱数据较为丰富的非局部空间信息,形成空间权重矩阵以提高对高光谱图像空间信息的利用率,同时对行稀疏约束带来的过度平滑问题加以限制。算法选择结合交替方向乘子法对模型进行迭代求解,求解过程中采用了内外双循环结构以便于优化算法结果。在模拟和真实高光谱数据集上的实验结果表明了所提出方法的有效性。 展开更多

关键词 高光谱解混 权值矩阵 非局部空间信息 稀疏约束 半监督

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基于Cayley-Menger行列式的高光谱遥感图像端元提取方法 被引量：2

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作者 普晗晔 王斌 张立明 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期265-270,共6页

提出了一种基于Cayley-Menger行列式的快速端元提取算法.该算法的目标是寻找包含高光谱数据集的最小体积的单形体.与其它基于单形体几何的算法相比,该方法具有诸多优点.首先,Cayley-Manger行列式的引入使得算法可以便捷地利用Hermite矩... 提出了一种基于Cayley-Menger行列式的快速端元提取算法.该算法的目标是寻找包含高光谱数据集的最小体积的单形体.与其它基于单形体几何的算法相比,该方法具有诸多优点.首先,Cayley-Manger行列式的引入使得算法可以便捷地利用Hermite矩阵的特点大大加速搜索过程,进而得到一个稳定的最终解.其次,该算法无须对数据进行降维处理,从而可以避免因数据降维而造成的有用信息的丢失.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的算法在获得准确解的同时,具有非常快的收敛速度. 展开更多

关键词 高光谱解混 Cayley-Menger行列式 辅助高 最小体积 单形体

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基于核部分非负矩阵分解的亚像元级地物光谱分析 被引量：1

14

作者 崔建涛 厉小润 赵辽英 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期46-52,65,共8页

为了进一步提高亚像元级地物的光谱分析精度,提出了一种基于核部分非负矩阵分解(Kernel Protection Non-negative Matrix Factorization,KPNMF)的非线性解混算法。首先通过基于凸面几何理论的端元提取方法提取纯像元端元候选像素集合,... 为了进一步提高亚像元级地物的光谱分析精度,提出了一种基于核部分非负矩阵分解(Kernel Protection Non-negative Matrix Factorization,KPNMF)的非线性解混算法。首先通过基于凸面几何理论的端元提取方法提取纯像元端元候选像素集合,然后根据候选像素的空间纯度指数判断纯像元端元。在纯像元端元信息已知的条件下,利用核方法对部分非负矩阵分解(Protection Non-negative Matrix Factorization,PNMF)进行推广,构造相应的目标函数,推导迭代求解过程,分解求得亚像元端元光谱和所有端元的丰度。试验结果表明,提出的解混算法具有良好的非线性分解能力,解混结果优于线性解混算法。 展开更多

关键词 高光谱解混 亚像元 凸面几何 空间纯度指数 部分非负矩阵分解 航天遥感

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基于高光谱图像的近距离显著性目标检测

15

作者 皋婕 季泽华 +2 位作者 杨智钦 熊凤超 陆建峰 《新型工业化》 2021年第2期1-6,共6页

显著性目标检测是计算机视觉中一项重要的任务。基于彩色图像的显著性目标检测已经取得了很好的成果,但是在复杂场景中,基于彩色图像的目标检测方法会失效,例如当目标物体与周围环境有着相似的颜色、轮廓、纹理时。与彩色图像不同,高光... 显著性目标检测是计算机视觉中一项重要的任务。基于彩色图像的显著性目标检测已经取得了很好的成果,但是在复杂场景中,基于彩色图像的目标检测方法会失效,例如当目标物体与周围环境有着相似的颜色、轮廓、纹理时。与彩色图像不同,高光谱图像同时记录目标的二维空间信息和一维光谱相应信息,可以刻画目标的材质特性,是处理这类问题的重要方式。本文结合目标的全局材质分布特征和局部空间结构特征,提出一种有效地进行近距离显著性目标检测的方法。它将浅层局部手工特征与深层全局材质分布特征结合,利用高光谱图像蕴含的大量信息,充分提取图像的显著性。数据集上的实验结果展示了我们提出的方法的优越性。 展开更多

关键词 显著性目标检测 高光谱图像 高光谱解混 神经网络

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一种利用互信息加权的最小二乘法丰度反演算法 被引量：4

16

作者 赵春晖 肖健钰 《沈阳大学学报（自然科学版）》 CAS 2014年第1期45-49,共5页

提出了基于互信息加权的最小二乘算法丰度反演,选择互信息矩阵作为加权矩阵,从熵的角度反映了不同波段间的相关性.同时,在丰度反演过程中应用波段选择技术,降低了数据处理的复杂度.分析实验仿真结果,与传统的最小二乘算法和已有的加权... 提出了基于互信息加权的最小二乘算法丰度反演,选择互信息矩阵作为加权矩阵,从熵的角度反映了不同波段间的相关性.同时,在丰度反演过程中应用波段选择技术,降低了数据处理的复杂度.分析实验仿真结果,与传统的最小二乘算法和已有的加权最小二乘丰度反演算法相比,获得了更精确的丰度信息,反演效果得到提升,验证了该算法的可行性. 展开更多

关键词 高光谱解混 丰度反演 最小二乘算法 互信息 波段选择

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