本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和差分搜索的高光譜圖像非線性解混

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【摘要】：針對(duì)基于雙線性混合模型(BMM)的高光譜圖像梯度解混算法的局限性,提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)和差分搜索算法(DSA)的非線性高光譜圖像解混算法。在考慮p階多項(xiàng)式模型的基礎(chǔ)上,利用NN估計(jì)出實(shí)際高光譜圖像的非線性階數(shù)。構(gòu)造解混的目標(biāo)函數(shù),將非線性解混問題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化問題。引入DSA對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,將解混過程中的待求參數(shù)映射為差分搜索過程中的位置參數(shù),同時(shí)在搜索過程中引入豐度非負(fù)和全加性約束映射機(jī)制滿足解混要求。仿真數(shù)據(jù)和實(shí)際高光譜數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法有效地克服了基于BMM的梯度解混算法的不足,可有效實(shí)現(xiàn)高光譜圖像的非線性解混。當(dāng)NN采用2 000個(gè)樣本訓(xùn)練,解混真實(shí)高光譜數(shù)據(jù)得到相應(yīng)的重構(gòu)誤差(RE)達(dá)到1.15×10-2,具有良好解混效果。
【作者單位】： 天津大學(xué)電子信息工程學(xué)院;天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院;天津商業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 高光譜圖像 非線性解混 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN) 差分搜索算法(DSA) p階多項(xiàng)式模型
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61401307) 天津市應(yīng)用基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計(jì)劃(15JCYBJC17100) 中國(guó)博士后科學(xué)基金(2014M561184)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 1引言由于高光譜成像光譜儀的空間分辨率有限及地表的復(fù)雜多樣性,獲取的光譜圖像中像素通常是由多種地物光譜混合而成,即存在混合像元[1]。高光譜解混主要以提取地物基本組成成分(端元)光譜并估計(jì)端元在每個(gè)觀測(cè)像素中所占比例(豐度)為研究?jī)?nèi)容,是高光譜圖像分析的關(guān)鍵技術(shù)之

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：690560