基于约束非负矩阵分解的高光谱图像解混方法（2012年）

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本研究提出了一种基于约束非负矩阵分解的算法，用于高光谱图像中的混合像素分离和成分分析，显著提高了目标物识别精度。发表于2012年。在使用非负矩阵分解方法解决高光谱图像解混问题时，标准目标函数的非凸性会阻碍最优解的获取。通过分析高光谱图像中端元光谱及其空间分布特性，我们提出了一种新的算法——最小估计丰度协方差和单形体各顶点到中心点均方距离总和最小约束下的非负矩阵分解（MCMDNMF）算法。该方法采用投影梯度作为迭代学习规则，并且在利用非负矩阵分解优点的同时，也考虑到了高光谱图像的独特特性，无需混合像元中必须包含纯像元的限制条件。仿真实验表明，MCMDNMF算法能够准确地从复杂的高光谱混合像元中分离出端元光谱并精确估计其丰度分布。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于约束非负矩阵分解的高光谱图像解混方法（2012年）

优质

本研究提出了一种基于约束非负矩阵分解的算法，用于高光谱图像中的混合像素分离和成分分析，显著提高了目标物识别精度。发表于2012年。在使用非负矩阵分解方法解决高光谱图像解混问题时，标准目标函数的非凸性会阻碍最优解的获取。通过分析高光谱图像中端元光谱及其空间分布特性，我们提出了一种新的算法——最小估计丰度协方差和单形体各顶点到中心点均方距离总和最小约束下的非负矩阵分解（MCMDNMF）算法。该方法采用投影梯度作为迭代学习规则，并且在利用非负矩阵分解优点的同时，也考虑到了高光谱图像的独特特性，无需混合像元中必须包含纯像元的限制条件。仿真实验表明，MCMDNMF算法能够准确地从复杂的高光谱混合像元中分离出端元光谱并精确估计其丰度分布。

MLNMF-MATLAB_高光谱解混_基于多层非负矩阵分解_

优质

简介：本项目为MATLAB实现的高光谱图像解混工具箱，采用多层非负矩阵分解（MLNMF）算法，有效提升复杂场景下的光谱分离精度与速度。 R. Rajabi 和 H. Ghassemian 在 2015 年 1 月的 IEEE 地球科学与遥感快报（IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters）第 12 卷第 1 期，发表了题为“利用多层非负矩阵分解进行高光谱图像光谱解混”的论文，页码为 38-42。DOI: 10.1109/LGRS.2014.2325874。

基于近似稀疏约束的多层非负矩阵分解在高光谱解混中的应用

优质

本研究提出了一种基于近似稀疏约束的多层非负矩阵分解方法，并成功应用于高光谱图像解混，有效提升了物质成分识别精度。稀疏正则化函数的选择对稀疏非负矩阵分解在高光谱解混中的效果有直接影响。目前主要使用L0或L1范数作为度量标准来评估稀疏性，其中L0具有较好的稀疏特性但求解难度较大；而L1虽然易于计算但其稀疏性能较差。本段落提出了一种近似的稀疏模型，并将其应用于多层非负矩阵分解（AL0-MLNMF）的高光谱解混中，在这一过程中对观测矩阵进行多层次的稀疏分解，从而提高了非负矩阵分解在高光谱解混中的精度并增强了算法收敛性。通过仿真数据和真实数据实验验证发现：该方法能够有效避免陷入局部极值，并提升非负矩阵分解在高光谱解混性能上的表现，在精确度上相较其他几种算法有明显改进，具体表现为RMSE降低0.001~1.676 7，SAD下降幅度为0.002~0.2443。

基于非凸稀疏和低秩约束的高光谱解混方法

优质

本研究提出了一种结合非凸优化与低秩逼近的新颖算法，有效提升高光谱图像中的物质成分分离精度，为环境监测、地质勘探等领域提供有力工具。针对高光谱混合像元的丰度矩阵具有行稀疏特性的特点，提出了一种非凸稀疏低秩约束的解混方法。首先建立了高光谱图像模型，并引入了非凸p范数来分别作为丰度系数矩阵的稀疏性和低秩性约束。通过这种方式构建了一个联合考虑低秩和稀疏先验信息的极小化问题，进而提出了一种基于增广拉格朗日交替最小化的求解算法，该方法能够将复合正则化问题分解为多个单一正则化子问题进行迭代计算。实验结果表明，在信噪比较高的情况下，所提出的非凸稀疏低秩约束的高光谱解混方法相较于贪婪算法和传统的凸优化算法具有更高的精度。

基于数据引导约束的非负矩阵分解在高光谱数据分析中的应用

优质

本研究探讨了利用数据引导约束下的非负矩阵分解技术，有效提升高光谱数据处理能力的方法与应用。通过这一创新性算法框架，旨在解决高光谱图像分析中面临的数据复杂性和计算挑战，为环境监测、地质勘探等领域提供精确且高效的解决方案。具有数据导引约束的非负矩阵分解方法被应用于高光谱图像的分解。

基于数据引导约束的非负矩阵分解在高光谱数据分析中的应用

优质

本研究探讨了利用数据引导约束下的非负矩阵分解技术对高光谱数据进行高效分析的方法，旨在提升目标识别与分类精度。本段落探讨了“具有数据导引约束的非负矩阵分解用于高光谱分解”的核心研究内容。这项工作集中在非负矩阵分解（NMF）及其扩展方法在处理高光谱图像中的应用上。NMF是一种数学模型，它将一个大矩阵分解成两个或多个小的、元素为非负值的矩阵相乘的形式。这种技术特别适用于估计每个像素中端成员的光谱信息和相对丰度，从而实现混合像素的有效分离。高光谱成像技术通过捕捉数百个连续窄波段图像，在遥感、医学成像及化学分析等领域得到广泛应用。由于传感器的空间分辨率限制，一个像素可能包含多种物质的光谱特征形成混合现象。为解决这一问题，提出了各种高光谱分解方法，包括无监督、半监督和有监督的方法，并进一步划分为几何法与统计法两大类。在实际应用中，确定端成员及其丰度是个难题。端成员代表图像中的纯物质成分而丰度则表示该物质在混合像素中的比例。不同位置的高光谱区域可能会表现出不同程度的稀疏性：一些地方可能有较高的物质纯净程度，而在其他地方，则可能存在更为复杂的物质混杂现象。因此，在NMF模型中合理添加约束以适应这种差异成为研究的关键。本段落提出了一种新颖的方法——具有数据导引约束的非负矩阵分解算法（DGC-NMF）。该方法根据每个像素混合水平的不同施加L12或L2正则化，旨在促进稀疏性和均匀性。通过这种方式，能够更精确地处理高光谱图像并提高其准确性。此外，文章还提及了一些常用的高光谱分解技术如PPI、N-FINDR、VCA和SGA等作为理论参考背景。实验部分使用了合成数据及真实世界中的高光谱数据对DGC-NMF算法的有效性进行了验证。虽然具体细节未在文中详细展开，但结果表明该方法具有良好的性能，并且能够有效处理不同稀疏性的区域问题。因此，这项研究不仅为非负矩阵分解技术提供了一个新的视角，也在实际应用中展示了其潜在价值。总之，本段落通过引入带有数据导引约束的NMF算法（DGC-NMF），成功地解决了高光谱图像处理中的端成员和丰度估算难题，并且在实验验证中证明了该方法的有效性。这为后续相关研究提供了重要的理论基础与实践指导意义。

基于先验信息约束的NMF高光谱解混方法

优质

本研究提出了一种结合先验信息约束的非负矩阵分解(NMF)算法，用于改进高光谱图像的端元提取和丰度估计精度。针对高光谱图像中存在的大量混合像元问题以及大多数解混算法未能有效利用真实地物信息的不足，本段落提出了一种基于先验信息约束的非负矩阵分解方法来处理高光谱数据。首先采用顶点成分分析法和全约束最小二乘法分别对端元矩阵及丰度矩阵进行初始化，随后应用该提出的算法对高光谱图像进行解混，并最终评估所估计出的端元与丰度值的效果。实验结果表明，相较于其他带有约束条件的非负矩阵分解方法，本段落的方法在数据解混方面表现出更优性能，在求解过程中也展现出良好的抗噪能力。

基于目标光谱的高光谱图像混合像素分解方法

优质

本研究提出了一种创新的高光谱图像处理技术，专注于通过分析目标光谱来有效分解混合像素，提高图像识别精度和细节解析能力。基于目标光谱指导的高光谱图像混合像元分解方法的研究探讨了如何利用特定目标的光谱特性来改善高光谱图像中的混合像元解析精度与效率。这种方法通过引入具体目标的光谱信息，可以更准确地识别和分离复杂背景下的目标物质，提高数据处理的效果及应用价值。

基于最小光谱相关约束的NMF在高光谱遥感图像混合像素分解中的应用（2014年）

优质

本文提出了一种基于最小光谱相关性的非负矩阵分解(NMF)方法，用于解析高光谱遥感图像中混合像素的问题。该方法通过优化光谱特征的独立性，提高了物质端元及其丰度的提取精度和可靠性。研究结果表明，在2014年的应用中，此技术显著提升了复杂场景下的目标识别与分类性能。本段落提出了一种新的非负矩阵分解方法，该方法通过最小化光谱相关度来优化结果。鉴于高光谱遥感图像中的端元之间存在不相关的特性，我们设计了一个专门的光谱相关度函数以量化不同光谱之间的关联程度；此函数值越低，则表示这些光谱的相关性越弱。通过对非负矩阵分解误差和新提出的光谱相关度进行联合优化处理，可以使得最终获得的端元光谱之间具有最小的相关性，并进一步生成组分图。通过一系列模拟实验与真实数据测试验证了该算法的有效性和实用性。

全约束条件下的高光谱混合像元线性分解（2013年）

优质

本文提出了一种在全约束条件下解决高光谱图像中线性混合问题的方法，实现了对复杂地物的精确分解与识别。针对使用线性模型对混合像元进行求解时出现的丰度值为负或总和不等于1的问题，本段落提出了一种改进方法：在最小二乘分解中加入非负约束以及各组分之和为1的条件。文中还提供了相应的算法，并通过实验验证了这种方法在全约束下的效果较好。