基于神经网络和差分搜索的高光谱图像非线性解混

针对基于双线性混合模型(BMM)的高光谱图像梯度 解混算法的局限性,提出一种基于神经网络(NN)和差分搜索算法(DSA)的非线性 高光谱图像解混算法。在考虑p阶多项式模型的基础上,利用N N估计出实际高光谱图像的非线性阶数。构造解混 的目标函数,将非线性解混问题转化为最优化问题。引入DSA对目标函数进 行优化,将解混过程中的待求参数 映射为差分搜索过程中的位置参数,同时在搜索过程中引入丰度非负和全加性约束映射机制 满足解混要求。仿真数据和 实际高光谱数据实验结果表明,本文算法有效地克服了基于BMM的梯度解 混算法的不足,可有效实现高光谱 图像的非线性解混。当NN采用2000个样本训 练,解混真实高光谱数 据得到相应的重构误差(RE)达到1.15×10－2 ,具有良好解混效果。     

一种考虑光谱变异性的高光谱图像非线性解混算法

非线性解混可以解释高光谱图像复杂场景中的非线性混合效应,但地物的光谱变异性是其中的一个难点。提出一种考虑光谱变异性的无监督非线性解混算法。通过核函数将原始高光谱图像数据隐式地映射到高维特征空间中,从而在该空间中结合光谱变异性进行线性解混;与此同时,依据实际地物的分布特性,添加丰度和光谱变异系数的局部平滑约束。模拟和真实高光谱数据的实验结果表明,该方法能克服不同非线性混合场景中存在的光谱变异性问题,提高光谱解混的精度。     

基于端元优化的非线性高光谱分解算法

针对高光谱图像中端元的可变性和光谱的非线性混合特性,提出一种基于端元优化的非线性光谱解混算法,通过加入阴影端元对混合像元的端元集进行优化,对优化的端元子集采用基于分层贝叶斯模型的双线性光谱分解算法进行光谱分解。模拟数据和真实数据实验表明,提出的算法能很好地解决高光谱图像中存在的阴影效应,分解效果优于FCLS和GBM算法。     

基于双线性混合模型的高光谱图像非线性光谱解混

高光谱遥感图像的非线性光谱解混能弥补线性方法难以解释复杂场景中非线性混合效应的不足, 而双线性混合模型及算法是其研究的热点.提出了一种基于双线性混合模型几何特性的光谱解混算法.通过将模型中的非线性混合项表示为一个融合了共同非线性效应的额外端点的线性贡献, 使复杂的双线性混合模型求解转化为简单的线性解混问题.然后结合传统的线性解混算法直接迭代估计正确的丰度.模拟和真实遥感图像数据的实验结果表明, 与其它相关解混方法相比, 该算法能较好地克服共线性效应以及拟合优化过多参数对双线性混合模型求解造成的不利影响, 同时提高了解混的精度和速度.     

基于高阶非线性模型的多目标高光谱图像解混算法

在高阶非线性混合模型的基础上,提出一种多目标高光谱图像解混算法,解决传统方法受高光谱数据异常值影响而解混精度不高的问题。该算法以重构误差与光谱角分布为目标函数建立优化模型,并同时优化两目标函数以减少数据异常值对模型求解的影响,使解混结果在两个评价指标上得到提升;最后采用差分搜索算法求解多目标优化模型,解决梯度类优化方法易陷入局部极值的问题,从而进一步提升解混精度。实验结果表明,文中算法与传统高光谱解混算法相比,具有更精确的端元丰度估计结果和更高的解混精度。     

高光谱遥感图像非线性解混研究综述

介绍了近年来非线性光谱解混方法的发展状况,主要包括矿物沙地地区的紧密混合模型和植被覆盖区域的多层次混合模型,以及基于这些模型的非线性解混算法和利用核函数、流形学习等方法的数据驱动非线性光谱解混算法及非线性探测算法.最后分析总结了现有非线性解混模型与算法的优势与缺陷及未来的研究趋势.     

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。     

基于回溯优化的非线性高光谱图像解混

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。     

多尺度光谱相似性指导的高光谱解混算法

结合空间信息约束的高光谱稀疏解混技术是高光谱图像稀疏解混领域的研究热点之一.为了克服高光谱图像在自然场景中的空间结构难以精确表示的缺点,本文提出了一种多尺度光谱相似性指导的高光谱解混算法.首先,将高光谱图像分割成具有空间结构的近似域光谱图像;然后,根据相邻超像素之间的相似性进行近似域稀疏解混;最后,将近似域解混结果转换...     

约束最小二乘的高光谱图像非线性解混

高光谱图像解混是高光谱数据分析的重要研究内容.在现有混合模型的基础上,提出一种新的高光谱图像非线性解混算法.通过在目标函数中引入丰度的非负及和为一约束以及非线性参数的有界约束,该算法将高光谱图像非线性解混问题转化为求解丰度矢量和非线性参数的约束非线性最小二乘问题,继而采用一种交替迭代优化算法求解该问题.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的算法有效地克服了线性解混的不足,同时具有良好的抗噪声性能,可以作为一种解决高光谱遥感图像非线性解混的有效手段.     

一种新型光谱解混模型的构建与求解

光谱解混是高光谱图像处理的重要技术之一。传统线性光谱混合模型（LSMM）解混方法采用迭代求解方式,由于其中含有非负和归一化约束条件,复杂度较高。为此,首先通过参量替换去除非负和归一化约束条件,使得光谱解混的过程成为以最小均方误差为适应度函数的极值寻优问题;进而,应用田口（Taguchi）优化算法进行迭代寻优,并利用高光...     

基于自编码器与多尺度空-谱特征编码的高光谱图像解混算法

基于自编码器的高光谱解混方法过度关注高光谱图像中的空间信息或光谱信息,而忽略了空间信息、光谱信息的均衡提取。文章提出一种基于自编码器与多尺度空-谱特征编码的高光谱图像解混方法。该方法利用CNN编码器进行多尺度解混特征提取,Transformer编码器接收多尺度解混特征,利用子Transformer编码器和全局Transformer编码器解耦空间和光谱之间的依赖性。为验证所提出方法的性能,在两个真实数据集上进行实验和对比。研究结果表明,所提出的解混算法可以提高高光谱图像解混精度。     

一种基于光谱解混的高光谱图像道路检测方法

道路检测是遥感图像处理的一个重要任务,高光谱图像以其图谱合一的特点为道路检测提供了新的有用信源.针对遥感道路检测需求,本文提出一种利用高光谱图像进行道路检测的新方法.该方法首先利用线性混合物模型和独立分量分析技术对输入高光谱图像进行无监督解混,实现道路目标的光谱提取,得到描述道路目标的解混分量图.在此基础上,利用均值比例算子和Hough变换实现最终道路检测.仿真实验结果标明,本文提出的算法是有效的.     

基于等距映射和空间信息的光谱解混算法

由于多重反射和散射,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合。传统的光谱解混算法是以线性光谱混合模型为基础,因此解混精度不高。本文在光谱非线性混合模型的基础上,提出一种将等距映射与空间信息结合的非线性光谱解混算法。该算法通过等距映射算法将原始高光谱数据非线性降维到低维空间,并结合空间信息实现端元提取。得到的端元采用全约束的最小二乘法计算相应丰度。真实高光谱遥感数据实验结果表明,采用该算法得到的结果优于N-FINDR算法和基于测地线距离的最大单形体体积(GSVM)算法。     

利用背景残差数据检测高光谱图像异常

针对高光谱图像微小目标检测中存在的严重背景干扰问题,提出了一种基于背景残差数据的非线性异常检测算法.首先利用提取的背景光谱端元对图像各像元进行光谱解混,实现了目标信息和复杂背景信息的分离;接着将含有丰富目标信息的解混残差数据非线性映射到高维特征空间,可以充分挖掘高光谱图像波段间隐含的非线性信息,并在特征空间利用RX算子完成目标的检测,从而在抑制大概率背景信息的基础上有效地利用了高光谱图像波段间的非线性统计特性.为了验证算法的有效性,利用真实的AVIRIS数据进行了实验研究,并与经典RX算法、未抑制背景的特征空间核RX算法的检测结果相比较,结果表明基于背景残差数据的检测算法具有良好的检测性能和较低的虚警,且运算复杂度较低.     

结合光谱解混与压缩感知的高光谱图像有损压缩

压缩传感技术可以利用远少于奈奎斯特采样定理所获得的采样数据进行信号的鲁棒性重建。因此,该技术在计算资源和存储空间均受限的高光谱图像压缩中具有很大的应用潜力。提出了一种基于压缩感知与光谱解混的高光谱图像压缩算法。在编码端,分别通过空间采样和光谱采样来实现图像采样点的压缩;然后,对采样数据的空间与谱间相关性进行了研究。为了提高压缩性能,采用谱线性预测去除采样后的谱间相关性,利用JPEG-LS对预测误差进行编码来生成最终的比特流。在解码端,首先解码比特流以获得采样数据;采用光谱解混技术对原始高光谱图像进行重构,克服了传统压缩感知重建的诸多不足。针对机载可见/红外成像光谱仪数据的实验结果表明,该算法比JPEG2000和DCT-JPEG2000具有更好的压缩性能,并具有较低的计算复杂度。