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基于迭代加权L1正则化的高光谱混合像元分解
引用本文:吴泽彬,韦志辉,孙乐,刘建军.基于迭代加权L1正则化的高光谱混合像元分解[J].南京理工大学学报(自然科学版),2011(4).
作者姓名:吴泽彬  韦志辉  孙乐  刘建军
作者单位:南京理工大学计算机科学与技术学院;
基金项目:国家自然科学基金(611011946,1071146); 中国地质调查局工作项目(1212011120227); 航遥中心对地观测技术工程实验室开放课题
摘    要:为了提高高光谱图像混合像元分解的精度,对基于稀疏性的线性混合像元分解方法进行研究。采用一种迭代加权的L1正则化方法进行高光谱混合像元分解,给出相应的模型和算法。通过引入多步加权L1优化求解过程,且根据当前解修正下一步迭代的权值,能更好地利用混合像元丰度系数的稀疏性。试验结果表明,基于迭代加权L1正则化的高光谱混合像元分解精度比基于传统L1正则化的方法高,特别适用于信噪比较高的高光谱图像。

关 键 词:高光谱  混合像元分解  迭代加权  正则化  

Hyperspectral Unmixing Based on Iterative Weighted L1 Regularization
WU Ze-bin,WEI Zhi-hui,SUN Le,LIU Jian-jun.Hyperspectral Unmixing Based on Iterative Weighted L1 Regularization[J].Journal of Nanjing University of Science and Technology(Nature Science),2011(4).
Authors:WU Ze-bin  WEI Zhi-hui  SUN Le  LIU Jian-jun
Institution:WU Ze-bin,WEI Zhi-hui,SUN Le,LIU Jian-jun(School of Computer Science and Technology,NUST,Nanjing 210094,China)
Abstract:In order to improve the accuracy of hyperspectral unmixing,linear unmixing based on sparsity is studied.A novel method of linear hyperspectral unmixing based on iterative weighted L1 regularization is proposed,and the corresponding model and algorithm are presented.The method introduces several steps of weighted L1 optimization procedures,and uses the value of current solution to revise the weights for next iteration,which makes the sparsity of fractional abundances of mixed pixel be represented better.Expe...
Keywords:hyperspectral image  unmixing  iterative weighting  L1 regularization  
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