典型文献
基于超像素和低秩的协同稀疏高光谱解混
文献摘要：
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,选取一组模拟数据和一组真实数据进行了实验.结果表明,模拟实验中信噪比为30dB时得到的信号重构误差为19.4,比经典的变量分裂增广拉格朗日全变差算法提高了35％左右;真实数据实验直观地反映出了该算法能有效地克服边缘模糊问题,具有更好的解混性能.该研究为如何综合利用稀疏性和空间信息提供了参考.
文献关键词：
光谱学;高光谱图像;稀疏解混;超像素;低秩
中图分类号：
作者姓名：
张帅洋;华文深;刘杰;李刚;王强辉
作者机构：
中国人民解放军陆军工程大学 石家庄校区 电子与光学工程系,石家庄050003
文献出处：
引用格式：
[1]张帅洋;华文深;刘杰;李刚;王强辉-.基于超像素和低秩的协同稀疏高光谱解混)[J].激光技术,2022(02):199-205
A类：
B类：
低秩,协同稀疏,高光谱解混,稀疏解混,全变差,正则项,空间信息,高光谱图像,超像素分割,稀疏性约束,模拟数据,真实数据,模拟实验,中信,30dB,信号重构,重构误差,变量分裂,增广拉格朗日,光谱学
AB值：
0.226325
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