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基于回溯优化的非线性高光谱图像解混
作者姓名:陈雷  甘士忠  孙茜
作者单位:1.天津商业大学 信息工程学院,天津 300134;
基金项目:国家自然科学基金(61401307);中国博士后科学基金(2014M561184);天津市应用基础与前沿技术研究计划项目(15JCYBJC17100)
摘    要:为了进一步提升高光谱图像的解混精度,提出一种基于回溯优化的高光谱图像后非线性解混算法。在后非线性混合模型的基础上,以观测图像与重构图像之间的重构误差为目标函数,使用回溯搜索算法在解空间搜索使目标函数取得极小值的最优解。在搜索过程中,利用回溯搜索算法的边界控制机制有效保证了高光谱图像解混过程中的约束条件,进而有效实现了对解混丰度值和非线性参数的精确估计。针对合成高光谱图像和真实高光谱遥感图像的解混实验表明,文中算法具有优异的解混性能,所达到的解混精度显著优于现有非线性高光谱图像解混算法。

关 键 词:高光谱图像   非线性解混   后非线性模型   仿生智能优化   回溯搜索优化算法
收稿时间:2016-10-10
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