文档名：重加权稀疏非负矩阵分解的高光谱解混
近年来基于非负矩阵分解(NonnegativeMatrixFactorization,NMF)的高光谱图像解混方法引起了大家的广泛关注.但是由于NMF问题的非凸性,该方法并不能保证解的唯一性,容易陷入局部极小.为了缩小NMF问题的解空间,提高解混精度,提出了一种新的丰度重加权稀疏NMF(ARSNMF)的解混方法.首先,考虑到丰度矩阵的稀疏性,稀疏约束被添加到NMF模型中.接着,考虑到问题计算复杂、不易于优化,将其转化为重加权稀疏约束的形式,既实现了的稀疏效果,又解决了范数难以求解的问题.为提高算法收敛速度,采用交替方向乘子算法(ADMM)对模型进行优化,将目标函数拆分成几个子问题进行独立求解.基于仿真数据和真实数据的仿真实验验证了该解混算法的有效性.
作者：贾麒廖守亿张作宇杨薪洁
作者单位：火箭军工程大学,陕西西安710025
母体文献：第六届中国激光雷达遥感学术会议论文集
会议名称：第六届中国激光雷达遥感学术会议
会议时间：2020年9月22日
会议地点：西安
主办单位：中国光学工程学会,西安理工大学
语种：chi
分类号：
关键词：高光谱遥感图像 解混方法 非负矩阵分解 稀疏约束 交替方向乘子算法
在线出版日期：2021年8月31日
基金项目：
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