基于空间加权协同稀疏的高光谱解混算法研究

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2018年第1期北京时间：

作者：朱昌宇

单位：朱昌宇,中山大学 地理科学与规划学院, 广州, 510275,张绍泉,中山大学 地理科学与规划学院, 广州, 510275,李军,中山大学 地理科学与规划学院, 广州, 510275,lijun48@mail.sysu.edu.cn李恒超,西南交通大学 信息科学与技术学院, 成都, 610031

摘要：针对传统稀疏解混算法因空间信息利用不足带来的丰度图像空间分布连续性差的问题，本文提出了一种基于空间加权协同稀疏的解混方法.该方法利用协同稀疏正则项刻画丰度系数的行稀疏性；同时，在协同稀疏框架下，引入空间加权因子挖掘高光谱图像邻域像元间的空间相关性.本模型采用交替方向乘子法求解，通过交替迭代，对空间权重和丰度系数进行优化.模拟和真实高光谱数据实验结果表明本文方法能够比现有同类方法获得更精确的解混结果.

关键词：高光谱图像;稀疏解混;空间加权;协同稀疏回归

基金资助：国家自然科学基金（61771496，61371165）；广东省自然科学基金（2016A030313254）