复合正则化联合稀疏贝叶斯学习的高光谱稀疏解混算法

将稀疏贝叶斯学习引入线性混合像元分解中,提出一种基于复合正则化联合稀疏贝叶斯学习的高光谱稀疏解混算法.在多观测向量的稀疏贝叶斯框架下,对各参数建立概率模型,经贝叶斯推断得到基于L2,1正则化的联合稀疏贝叶斯解混模型,并将丰度向量的非负与和为一约束加入到凸优化的目标函数中,通过变量分离法将复合正则化问题分解成多个单一正则化问题交替迭代求解,并利用参数自适应算法对正则化参数进行更新.模拟数据和真实数据的实验结果表明,该算法比贪婪算法和凸优化算法能获得更高的解混精度,并且适用于端元个数较多和信噪比较低的高光谱数据.     

基于超像素和低秩的协同稀疏高光谱解混

为了克服经典协同稀疏解混算法的不足以及全变差正则项引起的边缘模糊问题,同时考虑到稀疏性和空间信息对解混精度提高的重要性,采用结合超像素和低秩的协同稀疏高光谱解混算法,进行了理论分析和实验验证.该算法对高光谱图像进行超像素分割,并对每个超像素施加协同稀疏性约束.此外使用低秩正则项代替传统的全变差正则项来利用空间信息,选取...     

变形L1正则化的高光谱图像稀疏解混

如何准确地刻画易于求解的稀疏正则化函数是高光谱图像稀疏解混的难点.变形L1正则化函数是一类由绝对值函数组成的双线性变换的单参数族,类似于Lp(p∈(0,1)范数,通过调整参数a∈(0,∞)可以准确表征L0和L1之间的任意范数,并具有无偏、稀疏和Lipschi-tz连续性.论文首先研究变形L1正则化函数,然后提出变形L1...     

光谱加权协同稀疏和全变差正则化高光谱图像解混

针对传统稀疏解混方法对丰度的稀疏性表征不充分及空间信息利用率低等问题,本文在分析迭代加权稀疏解混方法的基础上,提出了一种基于光谱加权协同稀疏和全变差正则化的高光谱解混方法.该方法一方面在协同稀疏解混的基础上引入光谱加权因子进一步刻画丰度系数的行稀疏性,以促进所有像元之间的联合稀疏性;另一方面引入各向异性全变差空间正则化促进图像同质区域的平滑性,以提高解混的准确性.通过交替方向乘子法求解该模型,通过迭代,利用内外部双循环迭代方法对光谱加权因子和丰度系数进行优化.模拟和真实的高光谱数据实验结果均表明本文提出的算法与现有同类算法相比能大幅提高混合像元分解的精度,在稀疏解混方面展现出了巨大的潜力.     

高光谱图像Pareto优化稀疏解混

高光谱解混是学术界的一个难题,稀疏高光谱解混指的是利用已知光谱库进行解混,旨在从先验光谱库中找到一些可以表征图像的数个纯光谱向量作为高光谱图像的端元,并利用这些端元求解相应的端元丰度,这是一个NP难的组合优化问题。目前多通过将L0范数凸松弛为L1范数进行稀疏解混,但该方法得到的仅仅是近似解。文中提出了一种基于Pareto优化的稀疏解混算法（ParetoSU）,将稀疏解混问题转化为一个两目标优化问题,其中一个优化目标是建模误差,另一个目标是端元稀疏度。ParetoSU直接解决稀疏解混中的组合优化问题,不需要对L0范数进行近似。最后利用仿真数据验证了该解混算法的有效性。     

基于光谱相似度量的高光谱图像多任务联合稀疏光谱解混方法

基于图像中存在的邻域以及非局部相似等图像空间特征和联合稀疏解混思想,该文提出一种基于高光谱图像光谱相似性度量的多任务联合稀疏解混方法。通过高光谱图像的光谱特性统计值设定光谱度量阈值,对高光谱图像中相似的像元光谱进行光谱相似性度量分组,再对分组像元光谱数据进行多任务联合稀疏光谱解混模型的构建和求解,得到最终的丰度系数。模拟数据实验结果表明,该方法一定程度上提升了现有联合稀疏光谱解混方法的丰度估计精度,真实数据结果也验证了方法的有效性。     

基于图正则化低秩协同表示的高光谱异常检测

高光谱异常检测是检测出与周围背景像素的光谱具有明显差异的目标的过程。研究学者针对高光谱异常检测提出了多种算法,其中低秩协同表示检测器(LRCRD)不仅能够考虑所有像素之间的高光谱相关性,而且用低秩和l₂范数最小化约束字典的系数矩阵,背景字典不需要过度完备,可以更好地表示背景。然而,LRCRD模型并没有考虑到高光谱数据的局部几何信息对于区分背景和异常像素的重要性。将图拉普拉斯正则项引入LRCRD模型中,提出了一种基于图正则化低秩协同表示的异常检测方法,分析数据中的非线性几何信息。该方法保持高光谱图像的局部几何结构,提高了检测精度。在合成和真实高光谱数据集上对所提方法进行了实验验证,实验结果证明了所提方法的可行性。     

基于光易变性低秩正交先验的高光谱解混

高光谱解混是通过图像分解提取端元及丰度特征的过程,然而由光照、大气等因素引起的光谱类内易变性,或者由环境变化、设备等非线性因素导致的谱间易变性,会导致特征提取精度下降。为了全面考虑解混过程中光谱变化的问题,本文引入光谱易变性的低秩正交先验提出了一种增强型的光谱解混优化模型。首先,在线性解混模型基础上引入易变性数据拟合项来同时考虑光谱类内和类间变化,利用缩放因子来解决光谱类内易变性,同时增加光谱易变性扰动矩阵来解决谱间易变性。其次,该模型利用正交先验约束来实现原光谱字典与易变性项的空间低相干性,通过采用核范数对数松弛来强化丰度矩阵的低秩特性,抑制微小分量及噪声。最后,采用交替优化法及向量-矩阵算子降低求解算法复杂度。通过模拟数据集和真实数据集仿真测试结果表明,本文所提算法取得了优于对比算法的良好性能,验证了该优化模型的有效性。     

一种基于光谱解混的高光谱图像道路检测方法

道路检测是遥感图像处理的一个重要任务,高光谱图像以其图谱合一的特点为道路检测提供了新的有用信源.针对遥感道路检测需求,本文提出一种利用高光谱图像进行道路检测的新方法.该方法首先利用线性混合物模型和独立分量分析技术对输入高光谱图像进行无监督解混,实现道路目标的光谱提取,得到描述道路目标的解混分量图.在此基础上,利用均值比例算子和Hough变换实现最终道路检测.仿真实验结果标明,本文提出的算法是有效的.     

高光谱解混方法研究

高光谱图像的空间分辨率较低,导致大量混合像元存在于高光谱图像中。混合像元的存在是使高光谱图像目标分类准确率降低的主要原因之一。高光谱像元解混在高光谱遥感图像处理中具有非常重要的意义。高光谱像元解混主要分为线性和非线性光谱解混两种方法,研究最广泛的是线性光谱解混。归纳了线性光谱解混的两个步骤:（1）提取纯净像元中地物的光谱信号,即提取端元,这是关键步骤;（2）利用端元的加权线性组合对混合像元进行光谱解混,即丰度反演。简述了端元提取及丰度反演研究的主要进展,介绍了端元提取的几种典型算法。通过归纳、对比和分析,总结了不同端元提取方法的特点,并对高光谱解混的研究前景进行了展望。     

多尺度光谱相似性指导的高光谱解混算法

结合空间信息约束的高光谱稀疏解混技术是高光谱图像稀疏解混领域的研究热点之一.为了克服高光谱图像在自然场景中的空间结构难以精确表示的缺点,本文提出了一种多尺度光谱相似性指导的高光谱解混算法.首先,将高光谱图像分割成具有空间结构的近似域光谱图像;然后,根据相邻超像素之间的相似性进行近似域稀疏解混;最后,将近似域解混结果转换...     

线性高光谱解混模型综述

高光谱遥感技术具有强大的地物探测能力.然而,其空间分辨率低的特点导致光谱图像中存在大量的混合像元,该现象阻碍了高光谱技术的应用和发展.针对米级以下的高光谱图像,线性混合模型能够很好地为混合像元建模.由于其物理上的可释性以及数学上的可操作性,作为光谱解混基础的线性混合模型受到了广泛关注,为高光谱图像的混合像元解混问题提供了重要的解决思路.然而,由于观测噪声、环境条件、端元变异性和数据集大小等情况的存在,线性解混依然是一个具有挑战性的不适定的逆问题.通过整理近五年的文献资料,分别从非负矩阵分解、原型分析、贝叶斯方法以及稀疏解混四个方面介绍线性解混数学模型的发展现状以及面临的问题.     

一种考虑光谱变异性的高光谱图像非线性解混算法

非线性解混可以解释高光谱图像复杂场景中的非线性混合效应,但地物的光谱变异性是其中的一个难点。提出一种考虑光谱变异性的无监督非线性解混算法。通过核函数将原始高光谱图像数据隐式地映射到高维特征空间中,从而在该空间中结合光谱变异性进行线性解混;与此同时,依据实际地物的分布特性,添加丰度和光谱变异系数的局部平滑约束。模拟和真实高光谱数据的实验结果表明,该方法能克服不同非线性混合场景中存在的光谱变异性问题,提高光谱解混的精度。     

高光谱线性解混研究进展

受高光谱遥感仪器空间分辨率的限制以及复杂地物的影响,高光谱图像中存在大量混合像元,成为阻碍高光谱遥感技术应用和发展的关键因素。高光谱混合像元分解技术已成为高光谱图像处理中的关键技术。系统地整理近年来高光谱解混的相关算法,从端元提取和丰度估计两个方面介绍高光谱解混的研究进展。对高光谱解混的相关算法进行分类总结,并对其原理和优缺点进行了对比分析。结合当前研究现状针对存在的问题做出了展望,指出今后可从模型共存、空谱结合、时效性以及工程实用化的角度对高光谱解混作进一步研究。     

基于端元字典稀疏解混的高光谱图像亚像元定位

针对高光谱图像中普遍存在的混合像元中各端元空间分布定位困难的问题,文中提出一种基于K-SVD的光谱解混算法,利用其解混结果进行亚像元定位。算法首先通过KNN分类来区分待处理图像中的混合像元和纯像元,然后借鉴基于冗余字典的稀疏分解相关理论,以标准光谱库为基础,通过基于K-SVD的字典训练算法训练产生最具代表性的地物光谱曲线,构建端元冗余字典,通过基于K-SVD的稀疏分解算法实现各端元丰度的求解。最后利用求得的丰度系数在两种空间性相关性约束下进行亚像元定位。实验结果表明,采用该算法进行模拟数据和真实数据的亚像元的定位可以取得不错的定位结果。     

基于光谱-空间一致性正则化的高光谱图像分类

近年来高光谱遥感技术迅速发展,高光谱图像分类是遥感领域中的热点研究方向.传统的光谱-空间分类框架,将光谱特征提取与空间特征提取分开进行,忽略了二者之间的相关性,导致分类精度不佳.文中提出基于光谱-空间一致性正则化的高光谱图像分类方法,建立长短期记忆神经网络(LSTM)和八度卷积(Octave Convolution)两...     

基于图稀疏正则化多测量向量模型的高光谱压缩感知重建

压缩感知重建是解决高光谱现有成像模式数据量大冗余度高问题的一个有效机制。针对高光谱图像的多通道特性,该文建立了高光谱压缩感知的多测量向量模型,编码端使用随机卷积算子对各通道进行快速采样,生成测量向量矩阵。解码端构建图稀疏正则化的联合重建模型,在稀疏变换域将高光谱图像分解为谱间的关联成分和差异成分,通过图结构化稀疏度量表征关联成分的空谱相关性,并约束谱间差异成分的稀疏性。进一步提出模型求解的交替方向乘子迭代算法,通过引入辅助变量与线性化技巧,使得每一子问题均存在解析解,降低了模型求解的复杂度。对多个实测数据集进行了对比实验,实验结果验证了该文模型与算法的有效性。     

一种有效的无监督高光谱图像解混方法

传统的非负矩阵分解方法应用在高光谱像元分解时,混合像元分解用到的初始值是随机产生的,会影响像元的解混效果。为了解决该问题,本文通过改进获得初始值的方法,提出了一种基于改进非负矩阵分解的高光谱图像解混方法。本方法不需要任何先验知识,只需要对输入数据集进行迭代计算得到合适的初始值,即可达到光谱解混的目的。仿真数据和真实数据的实验结果都证明了该算法的有效性。