基于简单L 1/2 稀疏正则化的高光谱混合像元分解
发布时间：2021-11-19 06:27
高光谱图像解混方法中基于稀疏性的混合像元分解方法成为近来研究的热点,其中稀疏正则化高光谱混合像元分解方法（SUnSAL）得到了较好的解混效果。尽管如此,但正则化解的稀疏性和稳健性并不好。基于正则子比正则子更易于求解,同时比正则子具有更好的稀疏性和稳健性,本文引入用正则子来代替正则子。同时,采用了一种简单有效的稀疏正则化的求解方法,将正则化非凸优化问题转化为一系列迭代重复加权正则化问题,并利用变量分裂和增广拉格朗日算法（ADMM）对加权正则化问题进行求解。实验数据表明,此方法不但实现简单,而且可以获得更好的混合像元分解精度。
【文章来源】：江西科技师范大学学报. 2016,(06)
【文章页数】：9 页
【文章目录】：
一、引言
二、简单L1/2稀疏正则化解混算法
(一)简单L1/2稀疏解混模型
(二)简单L1/2稀疏解混算法
三、实验仿真与比较
(一)模拟数据测试
(二)真实数据测试
四、结论
【参考文献】：
期刊论文
[1]L1/2 regularization[J]. XU ZongBen 1 , ZHANG Hai 1,2 , WANG Yao 1 , CHANG XiangYu 1 & LIANG Yong 3 1 Institute of Information and System Science, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China;2 Department of Mathematics, Northwest University, Xi’an 710069, China;3 University of Science and Technology, Macau 999078, China. Science China（Information Sciences）. 2010(06)
本文编号：3504470
【文章来源】：江西科技师范大学学报. 2016,(06)
【文章页数】：9 页
【文章目录】：
一、引言
二、简单L1/2稀疏正则化解混算法
(一)简单L1/2稀疏解混模型
(二)简单L1/2稀疏解混算法
三、实验仿真与比较
(一)模拟数据测试
(二)真实数据测试
四、结论
【参考文献】：
期刊论文
[1]L1/2 regularization[J]. XU ZongBen 1 , ZHANG Hai 1,2 , WANG Yao 1 , CHANG XiangYu 1 & LIANG Yong 3 1 Institute of Information and System Science, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China;2 Department of Mathematics, Northwest University, Xi’an 710069, China;3 University of Science and Technology, Macau 999078, China. Science China（Information Sciences）. 2010(06)
本文编号：3504470
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