【摘 要】
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基于光谱重建约束的非负矩阵分解,提出了一种高光谱与全色图像的有效解混方法。首先在高光谱图像的非负矩阵分解中引入光谱重建误差最小化的正则项,通过多目标寻优寻找最佳的正则项参数,以鼓励分解的光谱特征矩阵包含更真实的光谱特征;然后对全色图像进行非负矩阵分解,以获得描述图像细节的丰度矩阵;最后利用光谱特征矩阵和丰度矩阵重建得到融合结果。实验仿真结果表明,所提方法的融合结果能在较好地保留全色图像细节的同时,
【基金项目】
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国家自然科学基金(61761045,61966037,61463052),中国博士后科学基金(2017M621586)。
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基于光谱重建约束的非负矩阵分解,提出了一种高光谱与全色图像的有效解混方法。首先在高光谱图像的非负矩阵分解中引入光谱重建误差最小化的正则项,通过多目标寻优寻找最佳的正则项参数,以鼓励分解的光谱特征矩阵包含更真实的光谱特征;然后对全色图像进行非负矩阵分解,以获得描述图像细节的丰度矩阵;最后利用光谱特征矩阵和丰度矩阵重建得到融合结果。实验仿真结果表明,所提方法的融合结果能在较好地保留全色图像细节的同时,有效地避免光谱畸变,在视觉效果和客观评价方面均优于传统方法。
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