研究目的
开发一种对初始值和各类噪声（包括高斯噪声与非高斯噪声）敏感性较低的高光谱解混稳健方法。
研究成果
所提出的RNLCF算法能有效处理高光谱解混中的高斯与非高斯噪声，在合成数据与真实数据的rmsSAD和RMSE指标上均优于NLCF、L1-CENMF等现有方法。未来工作将聚焦于理论收敛性证明。
研究不足
该方法的理论收敛性尚未得到证明，且可能需要针对不同数据集进行参数调优。该研究未涉及计算复杂度或实时适用性问题。
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[2018年第三届IEEE信号与图像处理国际会议（ICSIP）- 中国深圳（2018.7.13-2018.7.15）] 2018年第三届IEEE信号与图像处理国际会议（ICSIP）- 高光谱解混的鲁棒非负局部坐标分解
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[2018年第三届IEEE信号与图像处理国际会议（ICSIP）- 中国深圳（2018.7.13-2018.7.15）] 2018年第三届IEEE信号与图像处理国际会议（ICSIP）- 高光谱解混的鲁棒非负局部坐标分解
DOI：10.1109/SIPROCESS.2018.8600522
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
近年来，非负矩阵分解（NMF）在高光谱解混（HU）领域日益受到关注。由于NMF理论具有非凸特性，其对初始值和各类噪声较为敏感。为获得更精确、鲁棒的解混模型，本文提出一种名为鲁棒非负局部坐标分解（RNLCF）的新方法。该方法在融合经典NMF函数与相关熵诱导度量NMF函数的复合损失函数中引入局部坐标约束。针对RNLCF的求解，我们开发了乘法更新规则。合成数据与真实数据的实验结果表明，相较于代表性方法，RNLCF具有显著有效性。
作者：
Tianliang Peng，Zhaoming Wu，Zhiyu Chen，Chengzhi Deng
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