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摘要:
针对传统稀疏解混算法因空间信息利用不足带来的丰度图像空间分布连续性差的问题,本文提出了一种基于空间加权协同稀疏的解混方法.该方法利用协同稀疏正则项刻画丰度系数的行稀疏性;同时,在协同稀疏框架下,引入空间加权因子挖掘高光谱图像邻域像元间的空间相关性.本模型采用交替方向乘子法求解,通过交替迭代,对空间权重和丰度系数进行优化.模拟和真实高光谱数据实验结果表明本文方法能够比现有同类方法获得更精确的解混结果.
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文献信息
篇名 基于空间加权协同稀疏的高光谱解混算法研究
来源期刊 南京信息工程大学学报 学科 工学
关键词 高光谱图像 稀疏解混 空间加权 协同稀疏回归
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目 研究性论文
研究方向 页码范围 92-101
页数 10页 分类号 TP391.41
字数 6938字 语种 中文
DOI 10.13878/j.cnki.jnuist.2018.01.009
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 李军 中山大学地理科学与规划学院 127 758 15.0 23.0
2 李恒超 西南交通大学信息科学与技术学院 14 225 6.0 14.0
3 朱昌宇 中山大学地理科学与规划学院 1 3 1.0 1.0
4 张绍泉 中山大学地理科学与规划学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
高光谱图像
稀疏解混
空间加权
协同稀疏回归
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
南京信息工程大学学报
双月刊
1674-7070
32-1801/N
南京市宁六路219号
chi
出版文献量(篇)
1162
总下载数(次)
7
总被引数(次)
4849
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
论文1v1指导