基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
高光谱图像中混合像元的存在直接影响基于遥感影像的地物识别精度,光谱解混算法可以有效地解决混合像元问题.最小体积限制的非负矩阵分解算法(MVC-NMF)不需要假定纯像元的存在;并且在自动提取端元的同时,能够获取每种端元所对应的丰度图;然而该方法并没有考虑丰度矩阵的稀疏特性.提出了将平滑L0模稀疏约束引入MVC-NMF算法中,用于进一步提高算法的精度.实验结果表明:改进后的算法在相同的实验环境条件下比MVC-NMF算法解混的精度更高.
推荐文章
稀疏约束下的MVC-NMF算法研究
混合像元
端元
丰度
稀疏约束
非负矩阵分解
改进的MVC-NMF算法在高光谱图像解混中的应用
混合像元
端元
丰度
非负矩阵分解
MVC-NMF
基于约束NMF的欠定盲信号分离算法
欠定盲分离
非负矩阵分解
行列式准则
稀疏性
最小相关约束
组约束与非局部稀疏的图像去噪算法
图像去噪
非局部相似
稀疏表示
分组约束
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 稀疏约束的MVC-NMF算法
来源期刊 测绘科学技术学报 学科 地球科学
关键词 混合像元 端元 丰度 稀疏约束 非负矩阵分解
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 429-432,437
页数 分类号 P237|TP75
字数 3623字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-6338.2010.06.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李二森 信息工程大学测绘学院 13 124 7.0 11.0
5 邹瑜 信息工程大学测绘学院 5 16 3.0 4.0
6 马智刚 信息工程大学测绘学院 5 29 3.0 5.0
7 殷俊河 1 7 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (7)
同被引文献  (11)
二级引证文献  (14)
1994(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2004(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2005(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2007(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2013(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2014(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2015(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2016(5)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(3)
2017(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2018(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
2019(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2020(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
混合像元
端元
丰度
稀疏约束
非负矩阵分解
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘科学技术学报
双月刊
1673-6338
41-1385/P
大16开
河南省郑州市陇海中路66号
36-391
1984
chi
出版文献量(篇)
2536
总下载数(次)
9
总被引数(次)
23241
论文1v1指导