利用约束非负矩阵分解的高光谱解混算法

由于利用非负矩阵分解方法解决高光谱解混问题时,标准非负矩阵分解目标函数的非凸性影响了最优解的获取.通过对高光谱图像的端元光谱和空间分布特性的分析,提出了以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的非负矩阵分解(MCMDNMF)算法,其采用投影梯度作为非负矩阵分解的迭代学习规则.MCMDNMF既利用了非负矩阵分解的优点又考虑了高光谱图像的特性,也不需要混合像元中必须有纯像元.仿真实验表明,MCMD-NMF算法能正确地解混出高光谱混合像元中含有的端元光谱,并精确估计出丰度分布.     

利用独立性约束非负矩阵分解的高光谱解混算法

为了克服经典非负矩阵分解目标函数的非凸性引起的局部极小值的影响,获得高光谱混合像元分解的最优解,引入端元光谱数学期望的四阶累积量和负熵的约束,提出一种端元独立性约束条件下的非负矩阵分解的高光谱混合像元分解算法(I-NMF)。非负矩阵分解采用投影梯度迭代方法。I-NMF算法既利用了非负矩阵分解的优点,又考虑了端元光谱的独立性,并且适用于无纯像元的混合像元分解。模拟和实际数据实验表明,I-NMF算法能够精确地进行混合像元分解,且抗噪声能力较好。     

体积约束的稀疏NMF高光谱解混

为了解决单纯非负矩阵分解计算繁复,收敛速度慢的问题,本文提出了一种基于自然梯度下降的体积最小及丰度稀疏约束的非负矩阵分解方法。该方法在目标函数中加入体积最小和丰度稀疏约束,可以对混合图像进行较好地分解;采用自然梯度下降的方法进行迭代,加快了算法收敛速度。实验结果表明:该方法能有效克服最小体积约束非负矩阵分解法速度慢且不稀疏的缺陷,相对于解混效果(SAD)相近的方法提速100倍,相对于解混时间相近的算法,此方法的解混精度提高0. 02°;此方法尤其适用于像元较多的高光谱图像。     

非监督的高光谱混合像元非线性分解方法

在进行高光谱混合像元非线性分解应用中,提出一种非监督的高光谱混合像元非线性分解方法.通过核函数把原始高光谱数据映射到高维特征空间中,揭示数据之间的高阶性质.通过非线性映射,原始数据在高维特征空间中变得线性可分.在高维特征空间中运用线性的非负矩阵分解(NMF)算法进行光谱解混,挖掘出数据间更多的特征.解混结果以端元相关系数、光谱角距离、光谱信息散度和均方根误差作为质量评价指标.进行模拟数据仿真实验和真实高光谱遥感数据分解实验,结果表明,采用该算法得到的分解结果优于非负矩阵分解算法.     

光谱加权稀疏非负矩阵分解高光谱图像解混

非负矩阵分解(NMF)作为一种盲源分离的方法,在高光谱图像解混方面已得到广泛应用。然而由于NMF的目标函数具有非凸性,使得其极易陷入局部最小值,为了提高解混精度,通常会根据具体的问题加入一定的约束条件。受丰度矩阵体现出的稀疏性启发,基于稀疏约束的非负矩阵分解高光谱解混算法得到迅猛发展。然而目前该类方法存在对丰度系数稀疏性先验表征不充分导致算法稳定性差的问题。针对该问题,提出了一种基于光谱加权稀疏非负矩阵分解高光谱解混方法,该方法在非负矩阵分解解混模型中引入光谱加权因子刻画丰度系数的稀疏性,以促进所有像元之间的联合稀疏性。通过采用乘性迭代规则法求解该模型。模拟和真实的高光谱数据实验结果均表明本文提出的方法与现有同类算法相比在端元提取精度和丰度估计精度上都更为准确。     

高光谱图像亚像元级地物端元提取方法

针对高光谱图像中以亚像元形式存在的地物的端元光谱提取问题,提出凸面几何理论和部分非负矩阵分解相结合的端元提取方法.通过去噪的正交基子空间投影方法和相似度比较获得原始图像中的纯像元端元,利用纯像元端元光谱对图像逐点求取丰度和重构误差,对误差大于设定阈值的像素集合进行部分非负矩阵分解,求得亚像元级地物的端元光谱.实验结果表明,该端元提取方法能够弥补传统方法的不足,从而实现对亚像元级地物端元光谱的有效提取.     

非负矩阵分解的一个约束稀疏算法

针对非负矩阵分解中系数矩阵不够稀疏的问题,提出一个新的约束非负矩阵分解算法。在经典非负矩阵分解的优化函数中施加稀疏性约束,并对分解系数矩阵施加最小相关约束,与此同时对基矩阵施加2-范数约束,在保证非负约束和分解精度的基础上,使分解后得到的矩阵尽可能稀疏,这样可以更加节省存储空间,分解结果更优。对比实验表明,提出的算法具有更好的稀疏性,且实验误差更小。     

稀疏正则化的非负矩阵分解高光谱解混算法比较与分析

非负矩阵分解(NMF)可以将一个非负的矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积,广泛应用于高光谱影像解混。介绍了非负矩阵分解和高光谱解混的基本原理,对稀疏正则化非负矩阵分解高光谱解混模型进行分析,重点分析了L_1稀疏、L_(1/2)稀疏、以及近似L_0正则化方法,并采用模拟数据和真实数据对各解混算法性能进行了比较和分析。     

基于矩阵变换的快速非负矩阵分解

在采用交替非负最小平方方法进行非负矩阵分解的过程中,每次的迭代更新通常很难直接计算出唯一的最优非负分解矩阵. 但是,若采用矩阵变换方法,则对于变换后的代价函数,就有可能获得唯一的最优非负分解矩阵. 对基于矩阵变换的非负矩阵分解进行了理论分析,提出了2种基于矩阵变换的非负矩阵分解算法. 该算法具有与已有算法相似的计算复杂度,却可有效减少非负矩阵分解的更新次数.     

基于特征再分解的数据稀疏表示

针对因非负矩阵分解模型目标函数非凸而出现局部次优基特征平滑的现象,提出基于特征再分解的数据稀疏表示方法,在多种先验正则信息约束下初步挖掘原始数据的潜在特征,再秉承非负加性线性表示方式的"局部构成整体"的认知优势,利用非负矩阵分解对特征突显的信息再次凝练,获取数据潜在本征信息,实现非负数据稀疏表示.算法在合成的Swimmer和人脸图像数据的实验结果表明,与传统非负矩阵分解方法相比,该方法的基特征稀疏性得到增强,且判别能力也获得显著提高.     

Fusion of multispectral image and panchromatic image based on NSCT and NMF

A novel fusion method of multispectral image and panchromatic image based on nonsubsampled contourlet transform(NSCT) and non-negative matrix factorization(NMF) is presented,the aim of which is to preserve both spectral and spatial information simultaneously in fused image.NMF is a matrix factorization method,which can extract the local feature by choosing suitable dimension of the feature subspace.Firstly the multispectral image was represented in intensity hue saturation(IHS) system.Then the I component and panchromatic image were decomposed by NSCT.Next we used NMF to learn the feature of both multispectral and panchromatic images’ low-frequency subbands,and the selection principle of the other coefficients was absolute maximum criterion.Finally the new coefficients were reconstructed to get the fused image.Experiments are carried out and the results are compared with some other methods,which show that the new method performs better in improving the spatial resolution and preserving the feature information than the other existing relative methods.     

非负矩阵分解及其在图像压缩中的应用

矩阵分解是实现大规模数据处理与分析的一种有效工具。非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)算法是在矩阵中所有元素均为非负的条件下对其实现的非负分解,这为矩阵分解提供了一种新的思路。非负矩阵分解为分析局部特征和整体特征之间的关系提供了一种思路,即整体特征是局部特征的非负线性组合,局部特征在构成整体特征时不会产生正负抵消的情况。本文介绍非负矩阵分解的基本思想,结合研究工作讨论在概率模型的框架下实现非负矩阵分解的目标函数和相应的算法,以及非负矩阵分解在图像压缩中的实际应用。     

正交非负CP分解的图像表示和识别

提出了一种正交非负CP分解算法.将图像库视为三阶张量,进行非负分解,并对非负因子增加了正交约束,保证了图像低维表示的非负性.实验结果表明,较之其他非负分解算法,正交非负CP算法通过增加基图像的正交约束,减少了基图像的冗余性,进一步提高了基图像的稀疏性,同时保证了低维特征的非负性;将其用于人脸表情识别,该算法具有较高的识...     

结合K均值和非负矩阵分解集成文本聚类算法

将非负矩阵分解(NMF)引入到文本聚类集成问题中,为解决NMF随机初始化所引起的不稳定性问题,首先采用最小最大原则确定K均值算法的初始质心,并获得稳定的聚类结果;其次,将K均值算法的聚类结果作为NMF的初始因子矩阵,并对超图的邻接矩阵进行NMF,获得基矩阵和系数矩阵;最后根据系数矩阵获得最终的聚类结果,由此设计了NMFK算法。在多组真实文本集上进行了实验,结果表明:NMFK算法运行高效,并且获得了比其他常见的聚类集成算法更加优越的结果。     

SMA室内试验中几个关键数据的测试与调整

强调了室内试验中几个重要指标具体测试的注意事项,并以粗集料间隙率VCADRC、VCAmix、矿料间隙率VMA、空隙率Va的理论计算公式为依据,对室内试验中经常遇到的一些工程实际问题进行了分析与探讨.     

改进的NSCT与NMF结合的图像融合方法

基于人类视觉系统和源图像特性,对基于非下采样Contourlet变换与非负矩阵分解（NMF）图像融合算法进行了改进。在非负矩阵分解过程中,适当地选取特征空间的维数能够获得原始数据的局部特征,低频部分使用非负矩阵分解的方法进行融合,高频部分使用活性测度和一致性验证的方法进行融合。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,融合图像边缘的清晰度和连续性也较理想。     

一种基于L1稀疏正则化和非负矩阵分解的盲源信号分离新算法

针对线性混合模型下的盲源分离这一反问题,提出了一种结合迭代正则化和非负矩阵分解的交替最小化算法．首先把该问题转化为有界约束的二次规划,然后采用了一种自适应BB(Barzilai-Borwein)步长的投影梯度算法来求解．该方法不仅可减少存储量,提高算法速度,而且还很好地刻画了信号的稀疏性和独立性．理论分析和数值试验都验证了该方法的有效性,对混合的二维图像能提高分离的信干比．     

非负矩阵分解及其应用现状分析

介绍了非负矩阵分解（non—negative matrix factorization,NMF）的基本算法思想和一些改进的NMF算法,并对其在一些重要领域内的应用成果及研究现状进行了系统的概括归纳,最后提出NMF方法存在的问题以及今后研究的趋势和展望．