本文選題：高光譜圖像　切入點：非線性解混　出處：《紅外與激光工程》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了進一步提升高光譜圖像的解混精度,提出一種基于回溯優(yōu)化的高光譜圖像后非線性解混算法。在后非線性混合模型的基礎(chǔ)上,以觀測圖像與重構(gòu)圖像之間的重構(gòu)誤差為目標(biāo)函數(shù),使用回溯搜索算法在解空間搜索使目標(biāo)函數(shù)取得極小值的最優(yōu)解。在搜索過程中,利用回溯搜索算法的邊界控制機制有效保證了高光譜圖像解混過程中的約束條件,進而有效實現(xiàn)了對解混豐度值和非線性參數(shù)的精確估計。針對合成高光譜圖像和真實高光譜遙感圖像的解混實驗表明,文中算法具有優(yōu)異的解混性能,所達到的解混精度顯著優(yōu)于現(xiàn)有非線性高光譜圖像解混算法。
[Abstract]:In order to further improve the precision of hyperspectral image de-mixing, a post-nonlinear de-mixing algorithm based on backtracking optimization is proposed. Taking the reconstruction error between the observed image and the reconstructed image as the objective function, the backtracking search algorithm is used to search the solution space to obtain the optimal solution of the objective function. The boundary control mechanism of backtracking search algorithm is used to effectively guarantee the constraint conditions in the process of hyperspectral image unmixing. Furthermore, the accurate estimation of unmixing abundance and nonlinear parameters is realized effectively. Experiments on synthetic hyperspectral images and real hyperspectral remote sensing images show that the proposed algorithm has excellent unmixing performance. The unmixing accuracy achieved is significantly better than that of the existing nonlinear hyperspectral image unmixing algorithms.
【作者單位】： 天津商業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院;天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院;天津工業(yè)大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61401307) 中國博士后科學(xué)基金(2014M561184) 天津市應(yīng)用基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計劃項目(15JCYBJC17100)
【分類號】：TP751

【參考文獻】

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本文編號：1575826