研究目的
提出一种新的鲁棒解混方法，通过消除高光谱图像中的稀疏噪声干扰，提高高光谱解混任务的鲁棒性和准确性。
研究成果
所提出的RCNMF方法通过有效处理稀疏噪声并对端元和丰度施加约束，在高光谱解混任务中展现出卓越的鲁棒性和准确性。基于合成数据集与真实数据集的实验结果证实，相较于现有方法，该方法具有显著有效性。
研究不足
该方法性能取决于参数（聚类数量、正则化参数）的正确选择以及端元和丰度矩阵的初始化。其他类型噪声或更复杂的混合场景可能会影响该方法的鲁棒性。
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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 - 用于稳健高光谱解混的约束非负矩阵分解
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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 - 用于稳健高光谱解混的约束非负矩阵分解
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8517818
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
高光谱解混（HU）是高光谱图像（HSI）分析的关键步骤。实际高光谱数据中常存在特定波段的异常波动，这类干扰可视为稀疏噪声。此类污染会严重破坏高光谱图像质量，导致解混过程面临额外困难。然而现有解混方法往往忽略稀疏噪声的影响，从而降低了解混任务的鲁棒性与准确性。为此，我们提出一种考虑噪声污染的新型解混模型。通过在非负矩阵分解（NMF）中设计并施加考虑噪声稀疏性、端元特性及丰度特性的约束条件，该方法能有效抑制稀疏噪声，获得更鲁棒精确的解混结果。我们在合成与真实高光谱数据上进行了充分实验，结果表明所提方法较现有先进方法具有显著优势。
作者：
Fan Feng，Chenwei Deng，Wenzheng Wang，Jiahui Dai，Zhenzhen Li，Baojun Zhao
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