研究目的
提出一种新颖的约束检测算法——空间稀疏CEM算法，通过适当的正则化方法同时强制输出稀疏性和分段连续性，用于高光谱图像目标检测。
研究成果
提出的空间-稀疏CEM算法在CEM检测问题中引入了空间正则化项，同时通过稀疏正则化项强制输出具有稀疏性。该问题采用ADMM方法求解。通过对多幅高光谱图像的测试，验证了空间-稀疏CEM算法的改进性能。未来将考虑该算法的其他空间正则化方法及自适应参数选择方法。
研究不足
论文中未明确提及实验的技术和应用限制，以及潜在的优化领域。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 高光谱图像目标检测中的空间正则化稀疏表示方法
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 高光谱图像目标检测中的空间正则化稀疏表示方法
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8518691
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
约束能量最小化（CEM）是高光谱图像目标检测的常用方法。其变体稀疏CEM通过引入稀疏正则化项来增强检测结果的稀疏性。然而这些方法均未考虑高光谱像素的空间相关性，而利用空间信息可进一步提升目标检测性能。本文提出一种新型约束检测算法——空间-稀疏CEM，通过合理设计正则化项同时实现输出稀疏性与分段连续性约束。采用交替方向乘子法（ADMM）高效求解该优化问题，并通过合成与真实高光谱数据验证了空间-稀疏CEM算法的性能提升。
作者：
Xiaoli Yang，Zeng Li，Jie Chen
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