稀疏差异先验信息支持的高光谱图像稀疏解混算法

• 作者: 孙大为 廖守亿 张作宇 张合新 王仕成
• 来源期刊: 测绘学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 高光谱图像 解混 稀疏回归 光谱差异 光谱库校正
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 摄影测量学与遥感
• 页码范围: 1032-1041
• 页数: 10页
• 分类号: P237
• 字数: 6707字
• 语种: 中文

摘要

基于光谱库的高光谱稀疏解混技术近年来得到了人们的关注,该技术利用光谱库中光谱样本作为端元,将解混问题转化为稀疏表示问题.然而,由于测量环境的差异,待解混图像的实际端元往往与光谱库中相应光谱信号存在差异.本文提出了一种光谱差异稀疏约束的联合稀疏回归解混算法.首先,假设光谱差异具有稀疏特性,建立了光谱库校正模型,使得在解混过程中可对光谱库进行自适应地调整;然后,将光谱库校正模型与联合稀疏回归解混模型结合,建立了考虑光谱差异的稀疏解混模型;最后,基于交替方向乘子法得到了迭代优化解决方案.分别利用仿真和真实高光谱数据进行了试验验证,结果表明,在光谱库不匹配的情形下,本文方法能够有效提高稀疏解混算法的解混性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖守亿		17	28	3.0	4.0
2	张作宇		12	15	3.0	3.0
3	王仕成		33	70	5.0	7.0
4	张合新		18	25	3.0	3.0