[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

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。