典型文献
协同稀疏低秩的高光谱图像解混
文献摘要：
稀疏解混能够有效地规避高光谱场景中缺少纯像元和估计端元数目的两个瓶颈问题,因而成为目前广泛研究的光谱解混技术.针对协同稀疏解混模型在边界上容易出现错误识别的问题,结合字典削减策略和低秩表示,提出一种协同稀疏低秩的解混模型.该方法同时施加稀疏和低秩约束在丰度矩阵上,并对协同稀疏模型的?2,1混合范数采用加权策略,使得行稀疏性得到了增强,同时也使用非凸logdet(·)作为秩的光滑替代函数.由于提出方法充分利用了高光谱数据的空间信息和光谱信息,因此获得了比协同稀疏回归模型更准确的解混结果.最后利用著名的交替方向乘子方法(ADMM)对提出的非凸模型进行有效求解,实验结果验证了提出算法的有效性.
文献关键词：
协同稀疏回归;稀疏表示;高光谱解混;低秩表示;高光谱图像;解混模型;实验分析
中图分类号：
作者姓名：
韩红伟;冯向东;郭科
作者机构：
成都理工大学工程技术学院,四川 乐山 614000;成都理工大学 数学地质四川省重点实验室,四川 成都 610059
文献出处：
引用格式：
[1]韩红伟;冯向东;郭科-.协同稀疏低秩的高光谱图像解混)[J].现代电子技术,2022(05):67-73
A类：
logdet,协同稀疏回归
B类：
高光谱图像解混,稀疏解混,端元,瓶颈问题,解混模型,误识,字典,削减,低秩表示,低秩约束,稀疏模型,范数,稀疏性,非凸,高光谱数据,空间信息,光谱信息,交替方向乘子方法,ADMM,凸模型,稀疏表示,高光谱解混
AB值：
0.228333
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
