基于光谱相似度量的高光谱图像多任务联合稀疏光谱解混方法

基于图像中存在的邻域以及非局部相似等图像空间特征和联合稀疏解混思想,该文提出一种基于高光谱图像光谱相似性度量的多任务联合稀疏解混方法。通过高光谱图像的光谱特性统计值设定光谱度量阈值,对高光谱图像中相似的像元光谱进行光谱相似性度量分组,再对分组像元光谱数据进行多任务联合稀疏光谱解混模型的构建和求解,得到最终的丰度系数。模拟数据实验结果表明,该方法一定程度上提升了现有联合稀疏光谱解混方法的丰度估计精度,真实数据结果也验证了方法的有效性。     

基于多字典稀疏表示的遥感图像亚像元映射

本文提出了一种基于多字典稀疏表示的亚像元映射算法,利用已知的同类型高空间分辨率地物分布图像,构建能够更好反映不同类别地物空间分布模式的多个字典,将待分类亚像元用每一类字典稀疏表示,并依据重构误差最小化原则以及光谱失真程度约束条件来划分亚像元的地物类别.模拟与真实数据上的实验结果表明,本文算法能有效应对地物空间分布模式的多样性,具有更高的亚像元映射精度和更好的算法鲁棒性.     

高光谱图像Pareto优化稀疏解混

高光谱解混是学术界的一个难题,稀疏高光谱解混指的是利用已知光谱库进行解混,旨在从先验光谱库中找到一些可以表征图像的数个纯光谱向量作为高光谱图像的端元,并利用这些端元求解相应的端元丰度,这是一个NP难的组合优化问题。目前多通过将L0范数凸松弛为L1范数进行稀疏解混,但该方法得到的仅仅是近似解。文中提出了一种基于Pareto优化的稀疏解混算法（ParetoSU）,将稀疏解混问题转化为一个两目标优化问题,其中一个优化目标是建模误差,另一个目标是端元稀疏度。ParetoSU直接解决稀疏解混中的组合优化问题,不需要对L0范数进行近似。最后利用仿真数据验证了该解混算法的有效性。     

基于字典优化的联合稀疏表示高光谱图像分类

针对训练样本量少导致高光谱图像分类精度低的问题,本文提出了一种基于字典优化的联合稀疏表示高光谱图像分类方法.首先,采取基于层次聚类的波段选择方法降低高光谱图像数据维度;其次,结合空间信息将高光谱数据划分为多个子集,利用已知标签信息的训练样本标记各个子集中可能成为训练样本的像元,组成训练样本备选集,根据光谱相似度准则筛选...     

一种新型基于利用全色锐化技术的插值高光谱图像亚像元定位

利用全色锐化技术提出了一种新型基于插值的高光谱图像亚像元定位方法.在该方法中,在现有的基于插值的亚像元定位方法处理路径中加入一条新的处理路径.首先,在新的处理路径中利用全色锐化技术对原始粗高光谱图像的空间分辨率进行改进,通过对改进后的图像进行光谱解混得到新型精细丰度图像.其次,将新路径下产生的新型精细丰度图像与现有路径...     

基于不规则尺度区域光谱信息的高光谱图像亚像元定位（英文）

亚像元定位技术可以分析混合像元,并实现从丰度图像到亚像元级精细土地覆盖定位图像的转换。然而,传统的亚像元定位方法所使用的光谱信息通常在指定的矩形局部窗口中构造,并且很少使用所有波段的光谱信息,影响了亚像元定位的性能。为了解决这一问题,本文提出了一种基于不规则尺度区域光谱信息的高光谱图像亚像元定位方法 （SIISA）。在三幅遥感图像上的实验结果表明,所提出的SIISA优于现有的亚像元定位方法。     

变形L1正则化的高光谱图像稀疏解混

如何准确地刻画易于求解的稀疏正则化函数是高光谱图像稀疏解混的难点.变形L1正则化函数是一类由绝对值函数组成的双线性变换的单参数族,类似于Lp(p∈(0,1)范数,通过调整参数a∈(0,∞)可以准确表征L0和L1之间的任意范数,并具有无偏、稀疏和Lipschi-tz连续性.论文首先研究变形L1正则化函数,然后提出变形L1...     

复合正则化联合稀疏贝叶斯学习的高光谱稀疏解混算法

将稀疏贝叶斯学习引入线性混合像元分解中,提出一种基于复合正则化联合稀疏贝叶斯学习的高光谱稀疏解混算法.在多观测向量的稀疏贝叶斯框架下,对各参数建立概率模型,经贝叶斯推断得到基于L2,1正则化的联合稀疏贝叶斯解混模型,并将丰度向量的非负与和为一约束加入到凸优化的目标函数中,通过变量分离法将复合正则化问题分解成多个单一正则化问题交替迭代求解,并利用参数自适应算法对正则化参数进行更新.模拟数据和真实数据的实验结果表明,该算法比贪婪算法和凸优化算法能获得更高的解混精度,并且适用于端元个数较多和信噪比较低的高光谱数据.     

基于超像素和低秩的协同稀疏高光谱解混

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...     

基于代理函数优化的稀疏性字典学习

稀疏性字典学习是指对在某个已知的基字典上具有稀疏表示的字典的学习.论文利用块松弛思想,将稀疏性字典学习问题转化为字典和系数的分别优化问题,利用代理函数优化方法分别对固定字典和固定系数情况下的目标函数进行优化处理,得到固定字典情况下的系数更新算法和固定系数情况下的字典更新算法,进而得到稀疏性字典学习算法.理论分析说明了本...     

基于高光谱解混的伪装目标识别技术研究

高光谱遥感图像识别技术在伪装目标识别方面具有很大的应用前景。针对高光谱遥感图像中的混合像元和光谱变异问题,提出基于高光谱解混技术的伪装目标识别方法。该方法采用扩展线性混合模型表征高光谱图像中的光谱变异问题,利用超像元分割技术将原始高光谱图像转换为粗细多尺度特征图,对超像元丰度矩阵附加8-邻域空间加权与行约束,以降低噪声和奇异点像元的影响。针对伪装目标空间分布稀疏的特点,在模型中增加丰度矩阵的截断加权核范数作为正则化项,以提高算法精度。实验结果表明提出的方法具有良好的抗噪性和较高的解混精度,可以有效提高伪装目标识别精度。     

一种基于稀疏表示的红外与微光图像的融合方法

根据人类视觉系统及信号的过完备稀疏表示理论,提出了一种基于稀疏表示的红外与微光图像融合算法。该方法首先把图像分割成部分重叠的图像块,由正交匹配追踪算法完成图像块的稀疏分解;然后采用最大值融合准则选择融合系数并完成图像块的重构,得到融合结果图像。实验结果表明,本文算法的融合效果优于小波变换法、Laplacian塔型方法以及PCA方法等传统融合方法。     

光谱加权协同稀疏和全变差正则化高光谱图像解混

针对传统稀疏解混方法对丰度的稀疏性表征不充分及空间信息利用率低等问题,本文在分析迭代加权稀疏解混方法的基础上,提出了一种基于光谱加权协同稀疏和全变差正则化的高光谱解混方法.该方法一方面在协同稀疏解混的基础上引入光谱加权因子进一步刻画丰度系数的行稀疏性,以促进所有像元之间的联合稀疏性;另一方面引入各向异性全变差空间正则化促进图像同质区域的平滑性,以提高解混的准确性.通过交替方向乘子法求解该模型,通过迭代,利用内外部双循环迭代方法对光谱加权因子和丰度系数进行优化.模拟和真实的高光谱数据实验结果均表明本文提出的算法与现有同类算法相比能大幅提高混合像元分解的精度,在稀疏解混方面展现出了巨大的潜力.     

基于稀疏分解的可伸缩图像编码

 图像编码技术的新的突破可寄希望于信号表示的深刻变革.采用基于冗余原子库的快速匹配追踪算法对图像进行稀疏分解,在分析和总结原子空间位置分布规律的基础上,提出与之相适应的块划分编码方法,节约了用于表示原子参数和投影系数的比特数.实验结果表明,本文编码器在计算复杂度、编码效率和伸缩性能等方面都优于当前同类型编码器,特别是在前两方面,其优势十分明显.比如对512×512测试图像,编码率为0.5bpp时本文编码器的平均PSNR增益达1.73dB.特别地,凭借原子库的几何特性,该编码器提供了较传统方法更灵活的伸缩性,允许通过简单的参数变换来获得任意分辨率大小的重建图像.     

基于自适应过完备稀疏表示的红外图像滤波方法

针对传统滤波算法在滤除红外图像噪声时会损失部分有用信息的问题,提出一种基于自适应过完备稀疏表示的红外图像滤波方法。该方法采用K-SVD算法以待滤波的红外图像为样本训练出自适应过完备原子库;采用正交匹配跟踪算法将红外图像信号在该过完备原子库上稀疏分解为稀疏成分和其他成分,稀疏成分对应红外图像中的有用信息,其他成分对应红外图像中的噪声,由稀疏成分重建图像,从而达到消除噪声的目的。实验结果表明:该方法相比传统方法具有更好的滤波效果,重建图像质量较高。     

基于稀疏采样与级联字典的微波辐射图像重构方法*

针对微波辐射测量成像系统在一次观测中所采集的数据量大,基于奈奎斯特采样的常规,微波辐射成像方法难以实现高分辨率要求。本文在挖掘微波辐射图像多结构信息可压缩的基础上,利用随机观测矩阵对微波辐射图像进行线性压缩投影,减少数据采集量,降低系统的复杂性。考虑微波辐射图像具有多结构形式,采用单一的正交基难以稀疏表示复杂场景的微波辐射图像,利用全变差分和小波的级联字典对微波辐射图像进行稀疏表示,然后用OMP 算法重构微波辐射图像。仿真实验结果表明:级联字典重构微波辐射图像的性能优于单一正交基。     

基于微分搜索的高光谱图像非线性解混算法

针对线性混合模型在实际高光谱图像解混过程中的局限性,提出一种新的基于微分搜索的非线性高光谱图像解混算法.在广义双线性模型的基础上采用重构误差作为解混的目标函数,将非线性解混问题转化为最优化问题.将目标函数中的待求参数映射为微分搜索过程中的位置变量,利用微分搜索算法对目标函数进行优化求解.在求解过程中,通过执行搜索范围控制等机制满足高光谱图像解混的约束要求,进而求得丰度系数和非线性参数,实现非线性高光谱图像解混.仿真数据和真实遥感数据实验结果表明,所提出的非线性解混算法可以有效克服线性模型下解混算法的局限性,避免了由于使用梯度类优化方法而易陷入局部收敛的问题,较之其它高光谱图像解混算法具有更好的解混精度.