| 基于谱间相关性的高光谱图像稀疏分解算法 |
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| 引用本文： | 王丽, 王威, 刘勃妮. 基于谱间相关性的高光谱图像稀疏分解算法[J]. 红外技术, 2020, 42(10): 969-977. |
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| 作者姓名： | 王丽 王威 刘勃妮 |
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| 作者单位： | 西安航空学院电子工程学院,陕西西安 710077 |
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| 基金项目： | 陕西省教育厅专项科研项目;西安航空学院校级科研基金项目;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 针对高光谱图像邻近波段相关性强的特点,结合粒子群优化算法的快速寻优能力,提出一种基于谱间相关性的高光谱图像稀疏分解算法.将高光谱图像分组为参考波段图像和普通波段图像,参考波段图像采用粒子群寻优找到最优原子,实现稀疏分解.普通波段图像的最优原子由两部分构成,一部分原子从参考波段图像的最优原子继承而来,继承个数由普通波段图像与参考波段图像的谱间相关性确定,其余原子则由粒子群搜索得到.对高光谱数据集进行稀疏分解,验证算法的分解效率,结果表明,在重构图像精度相当的条件下,稀疏分解速度比正交匹配追踪算法快约18倍.
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| 关 键 词： | 稀疏分解 谱间相关性 粒子群优化 正交匹配追踪 高光谱图像 |
Sparse Decomposition of Hyperspectral Images Based on Spectral Correlation |
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| WANG Li, WANG Wei, LIU Boni. Sparse Decomposition of Hyperspectral Images Based on Spectral Correlation[J]. Infrared Technology , 2020, 42(10): 969-977. |
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| Authors: | WANG Li WANG Wei LIU Boni |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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