重加权稀疏非负矩阵分解的高光谱解混

来源 :红外与激光工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：woyao515151

【摘要】

：

近年来基于非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization, NMF)的高光谱图像解混方法引起了大家的广泛关注。但是由于NMF问题的非凸性,该方法并不能保证解的唯一性,容易陷入局部极小。为了缩小NMF问题的解空间,提高解混精度,提出了一种新的丰度重加权稀疏NMF(ARSNMF)的解混方法。首先,考虑到丰度矩阵的稀疏性,稀疏约束被添加到NMF模型中。接着,考虑到问题计算

【作者】

：

贾麒廖守亿张作宇杨薪洁

【机构】

：

火箭军工程大学，陕西西安710025

【出处】

：

红外与激光工程

【发表日期】

：

2020年S2期

【关键词】

：

高光谱图像解混非负矩阵分解(NMF) 稀疏约束重加权 hyperspectral image unmixing Nonnegative Matrix Fac

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