高光譜圖像解混方法中基于稀疏性的混合像元分解方法成為近來(lái)研究的熱點(diǎn),其中稀疏正則化高光譜混合像元分解方法（SUnSAL）得到了較好的解混效果。盡管如此,但正則化解的稀疏性和穩(wěn)健性并不好�；谡齽t子比正則子更易于求解,同時(shí)比正則子具有更好的稀疏性和穩(wěn)健性,本文引入用正則子來(lái)代替正則子。同時(shí),采用了一種簡(jiǎn)單有效的稀疏正則化的求解方法,將正則化非凸優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一系列迭代重復(fù)加權(quán)正則化問(wèn)題,并利用變量分裂和增廣拉格朗日算法（ADMM）對(duì)加權(quán)正則化問(wèn)題進(jìn)行求解。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,此方法不但實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,而且可以獲得更好的混合像元分解精度。 

【文章來(lái)源】：江西科技師范大學(xué)學(xué)報(bào). 2016,(06)

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【文章目錄】：
一、引言
二、簡(jiǎn)單L1/2稀疏正則化解混算法
    (一)簡(jiǎn)單L1/2稀疏解混模型
    (二)簡(jiǎn)單L1/2稀疏解混算法
三、實(shí)驗(yàn)仿真與比較
    (一)模擬數(shù)據(jù)測(cè)試
    (二)真實(shí)數(shù)據(jù)測(cè)試
四、結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]L1/2 regularization[J]. XU ZongBen 1 , ZHANG Hai 1,2 , WANG Yao 1 , CHANG XiangYu 1 & LIANG Yong 3 1 Institute of Information and System Science, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China;2 Department of Mathematics, Northwest University, Xi’an 710069, China;3 University of Science and Technology, Macau 999078, China.  Science China（Information Sciences）. 2010(06)



本文編號(hào)：3504470