【摘 要】
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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,并利用高光谱数据的光谱维度很高这一特点和统计学原理对算法的初始化方法进行了研究。人工合成的
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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,并利用高光谱数据的光谱维度很高这一特点和统计学原理对算法的初始化方法进行了研究。人工合成的数据实验和真实高光谱数据实验一致表明,本文提出的方法较传统方法解混精度和解混效率均获提高。
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