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重加权局部协同稀疏回归用于高光谱解混

DOI：10.1016/j.infrared.2018.12.030 期刊：Infrared Physics & Technology 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 稀疏解混基于这样一个假设：高光谱图像中的每个混合像元都可以表示为光谱库中已知纯端元光谱特征的线性组合。协同稀疏回归通过求解联合稀疏回归问题来提升解混效果，该方法对数据集中所有像元同时施加稀疏性约束。然而高光谱图像具有丰富的空间相关性，可被用于更精确地估计端元丰度。本研究基于迭代重加权算法和局部协同稀疏解混方法，提出了重加权局部协同稀疏解混（RLCSU）算法。通过同时运用迭代重加权最小化和局部协同稀疏解混（分别在模型中引入光谱信息和空间信息），显著提升了稀疏解混性能。该优化问题通过变量分裂与增广拉格朗日算法简易求解。我们采用模拟和真实高光谱数据集进行实验验证，结果表明：在所有考虑的信噪比（SNR）水平下，特别是低噪声情况下，所提RLCSU算法均获得优于LCSU和CLSUnSAL算法的信号重建误差比（SRE，单位dB）。当SNR=50dB时，针对模拟数据1，RLCSU算法取得30.01的SRE(dB)值，显著优于LCSU算法（20.08）和CLSUnSAL算法（17.28）。这证明本方法是有效且精确的光谱解混算法。
作者： Yan Li，Shaoquan Zhang，Chengzhi Deng，Shengqian Wang
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过开发一种结合空间与光谱信息的重加权局部协同稀疏回归方法，以提高高光谱解混的精度和端元丰度估计的稀疏性。

研究成果

RLCSU算法有效结合了迭代重加权最小化与局部协同稀疏回归，提升了高光谱解混的精度和稀疏性。在模拟与真实数据集上的实验结果表明，其信噪比（SRE，单位dB）性能优于现有最先进方法，验证了该算法的有效性。未来工作将聚焦于进一步优化模型，并引入深度学习等技术以增强解混效果。

研究不足

所提算法的收敛性未得到严格证明，依赖于经验性停止准则。其性能可能受参数设置影响，且该方法对噪声水平较为敏感（尤其在低信噪比条件下）。计算耗时与其他方法相当，但在处理大型数据集时可能更高。

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