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基于布谷鸟搜索算法的高光谱图像解混算法
被引量：
4
1
作者
孙彦慧
张立毅
+3 位作者
陈雷
李锵
滕建辅
刘静光
《光电子．激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第9期1806-1813,共8页
将独立成分分析(ICA)算法用于高光谱图像解混时,算法对丰度的独立性要求与实际地物分布相矛盾;同时,采用梯度算法对解混目标函数进行优化时,易收敛到局部极值点。针对上述问题,提出在非负ICA(NICA)模型的目标函数中引入丰度和为一约束(A...
将独立成分分析(ICA)算法用于高光谱图像解混时,算法对丰度的独立性要求与实际地物分布相矛盾;同时,采用梯度算法对解混目标函数进行优化时,易收敛到局部极值点。针对上述问题,提出在非负ICA(NICA)模型的目标函数中引入丰度和为一约束(ASC),确保解混出的丰度与实际地物分布一致;同时,采用布谷鸟搜索(CS)算法,利用其优异的全局搜索性能对提出的目标函数进行优化求解。为减少参数维数并缩小CS算法的搜索范围,利用矩阵QR分解理论,将对解混矩阵的搜索转化为对一系列Gives矩阵的识别。仿真数据和真实高光谱图像数据实验结果表明,提出的算法能有效地克服上述问题,在噪声为30dB、像元纯度为0.8时,解混指标光谱角距离(SAD)和均方根误差(RMSE)达到了0.03以下,达到良好解混效果。
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关键词
高光谱图像解混
非负独立成分分析(NICA)
丰度
和
为
一
约束
(
asc
)
布谷鸟搜索(CS)算法
QR分解
原文传递
题名
基于布谷鸟搜索算法的高光谱图像解混算法
被引量：
4
1
作者
孙彦慧
张立毅
陈雷
李锵
滕建辅
刘静光
机构
天津大学电子信息工程学院
天津商业大学信息工程学院
天津大学精密仪器与光电子工程学院
出处
《光电子．激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第9期1806-1813,共8页
基金
国家自然科学基金(61401307)
中国博士后科学基金(2014M561184)
天津市应用基础与前沿技术研究计划(15JCYBJC17100)资助项目
文摘
将独立成分分析(ICA)算法用于高光谱图像解混时,算法对丰度的独立性要求与实际地物分布相矛盾;同时,采用梯度算法对解混目标函数进行优化时,易收敛到局部极值点。针对上述问题,提出在非负ICA(NICA)模型的目标函数中引入丰度和为一约束(ASC),确保解混出的丰度与实际地物分布一致;同时,采用布谷鸟搜索(CS)算法,利用其优异的全局搜索性能对提出的目标函数进行优化求解。为减少参数维数并缩小CS算法的搜索范围,利用矩阵QR分解理论,将对解混矩阵的搜索转化为对一系列Gives矩阵的识别。仿真数据和真实高光谱图像数据实验结果表明,提出的算法能有效地克服上述问题,在噪声为30dB、像元纯度为0.8时,解混指标光谱角距离(SAD)和均方根误差(RMSE)达到了0.03以下,达到良好解混效果。
关键词
高光谱图像解混
非负独立成分分析(NICA)
丰度
和
为
一
约束
(
asc
)
布谷鸟搜索(CS)算法
QR分解
Keywords
hyperspectral image unmixing
non-negative independent component analysis （NICA）
abun-dance sum-to-one constraint （
asc
）
cuckoo search （CS） algorithm
QR decomposition
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于布谷鸟搜索算法的高光谱图像解混算法
孙彦慧
张立毅
陈雷
李锵
滕建辅
刘静光
《光电子．激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
4
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