基于回溯优化的非线性高光谱图像解混

发布时间：2018-03-06 17:40

  本文选题：高光谱图像　切入点：非线性解混　出处：《红外与激光工程》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：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。
[Abstract]:In order to further improve the precision of hyperspectral image de-mixing, a post-nonlinear de-mixing algorithm based on backtracking optimization is proposed. Taking the reconstruction error between the observed image and the reconstructed image as the objective function, the backtracking search algorithm is used to search the solution space to obtain the optimal solution of the objective function. The boundary control mechanism of backtracking search algorithm is used to effectively guarantee the constraint conditions in the process of hyperspectral image unmixing. Furthermore, the accurate estimation of unmixing abundance and nonlinear parameters is realized effectively. Experiments on synthetic hyperspectral images and real hyperspectral remote sensing images show that the proposed algorithm has excellent unmixing performance. The unmixing accuracy achieved is significantly better than that of the existing nonlinear hyperspectral image unmixing algorithms.
【作者单位】： 天津商业大学信息工程学院;天津大学精密仪器与光电子工程学院;天津工业大学电子信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61401307) 中国博士后科学基金(2014M561184) 天津市应用基础与前沿技术研究计划项目(15JCYBJC17100)
【分类号】：TP751

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1575826