留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

近似稀疏约束的多层非负矩阵分解高光谱解混

徐晨光 邓承志 朱华生

徐晨光, 邓承志, 朱华生. 近似稀疏约束的多层非负矩阵分解高光谱解混[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(11): 1117010-1117010(9). doi: 10.3788/IRLA201847.1117010
引用本文: 徐晨光, 邓承志, 朱华生. 近似稀疏约束的多层非负矩阵分解高光谱解混[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(11): 1117010-1117010(9). doi: 10.3788/IRLA201847.1117010
Xu Chenguang, Deng Chengzhi, Zhu Huasheng. Approximate sparse regularized multilayer NMF for hyperspectral unmixing[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(11): 1117010-1117010(9). doi: 10.3788/IRLA201847.1117010
Citation: Xu Chenguang, Deng Chengzhi, Zhu Huasheng. Approximate sparse regularized multilayer NMF for hyperspectral unmixing[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(11): 1117010-1117010(9). doi: 10.3788/IRLA201847.1117010

近似稀疏约束的多层非负矩阵分解高光谱解混

doi: 10.3788/IRLA201847.1117010
基金项目: 

江西省教育厅科技项目(GJJ151135);国家自然科学基金(61461032);国家自然科学基金(61865012)

详细信息
    作者简介:

    徐晨光(1985-),男,硕士生,主要从事遥感影像处理等方面的研究。Email:xcg@nit.edu.cn

  • 中图分类号: TP751

Approximate sparse regularized multilayer NMF for hyperspectral unmixing

  • 摘要: 稀疏正则化函数的选取直接影响到稀疏非负矩阵分解高光谱解混的效果。目前,主要采用L0或L1范数作为稀疏度量。L0稀疏性好,但求解困难;L1求解方便,但稀疏性差。提出一种近似稀疏模型,并将其引入到多层非负矩阵分解(AL0-MLNMF)的高光谱解混中,将观测矩阵进行多层次稀疏分解,提高非负矩阵分解高光谱解混的精度,提升算法的收敛性。仿真数据和真实数据实验表明:该算法能够避免陷入局部极值,提高非负矩阵分解高光谱解混性能,算法精度上比其他几种算法都有较大的提升效果,RMSE降低0.001~1.676 7,SAD降低0.002~0.244 3。
  • [1] Yang Jingxiang, Zhao Yongqiang, Chan Jonathan Cheungwai, et al. Coupled sparse denoising and unmixing with low-rank constraint for hyperspectral image[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2016, 54(3):1818-1833.
    [2] Lee D D, Seung H S. Algorithms for non-negative matrix factorization[J]. Advances in Neural Information Processing Systems, 2001, 13:556-562.
    [3] Deng Chengzhi, Zhang Shaoquan, Wang Shengqian, et al. Hyperspectral unmixing algorithm based on L1 regularization[J]. Infrared and Laser Engineering, 2015, 44(3):1092-1097. (in Chinese)邓承志, 张绍泉, 汪胜前, 等. L1稀疏正则化的高光谱混合像元分解算法比较[J]. 红外与激光工程, 2015, 44(3):1092-1097.
    [4] Chen Yunjie, Ge Weidong, Sun Le. A novel linear hyperspectral unmixing method based on collaborative sparsity and total variation[J]. Acta Automatica Sinica, 2017(1):1-13. (in Chinese)陈允杰, 葛魏东, 孙乐. 一种基于协同稀疏和全变差的高光谱线性解混方法[J]. 自动化学报, 2017(1):1-13.
    [5] Wei Daozhi, Huang Shucai, Zhao Yan, et al. Non-negative sparse representation for anomaly detection in hyperspectral imagery[J]. Infrared and Laser Engineering, 2016, 45(S2):S223001. (in Chinese)韦道知, 黄树彩, 赵岩, 等. 非负谱稀疏表示的高光谱成像中的异常检测[J]. 红外与激光工程, 2016, 45(S2):S223001.
    [6] Li Yan, Deng Chengzhi, Wang Shengqian, et al. Sparse unmixing based on simple L1/2 regularization[J]. Journal of Jiangxi Science Technology Normal University, 2016, 35(6):82-89, 95. (in Chinese)李彦, 邓承志, 汪胜前, 等. 基于简单L1/2稀疏正则化的高光谱混合像元分解[J]. 江西科技师范大学学报, 2016, 35(6):82-89, 95.
    [7] Wei Yiwei, Huang Shiqi, Wang Yiting, et al. Volume and sparseness constrained algorithm for hyperspectral unmixing[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(4):1247-1254. (in Chinese)魏一苇, 黄世奇, 王艺婷, 等. 基于体积和稀疏约束的高光谱混合像元分解算法[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(4):1247-1254.
    [8] Candes E J, Romberg J, Tao T. Robust uncertainty principles:exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information[J]. IEEE Transactions on Information Theory, 2006, 52(2):489-509.
    [9] Gao Tai. Hyperspectral unmixing based on approximate sparsity constrainted nonnegative matrix fadorization[D]. Nanchang:Jiangxi Science Technology Normal University, 2015. (in Chinese)高钛. 基于近似稀疏约束非负矩阵分解的高光谱图像混合像元分解[D]. 南昌:江西科技师范大学, 2015.
    [10] Rajabi R, Ghassemian H. Spectral unmixing of hyperspectral imagery using multilayer NMF[J]. IEEE Geoscience Remote Sensing Letters, 2014, 12(1):38-42.
    [11] Cichocki A, Zdunek R. Multilayer nonnegative matrix factorization[J]. Electronics Letters, 2006, 42(16):947-948.
    [12] Cichocki A, Zdunek R, Choi S, et al. Novel multi-layer non-negative tensor factorization with sparsity constraints[J]. Adaptive and Natural Computing Algorithms, 2007, 4432:271-280.
    [13] Xu Chenguang, Deng Chenzhi. Comparisons and analysis of sparsity based non-negative matrix factorization for hyperspectral unmixing[J]. Journal of Nanchang Institute of Technology, 2017, 36(6):78-87. (in Chinese)徐晨光, 邓承志. 稀疏正则化的非负矩阵分解高光谱解混算法比较与分析[J]. 南昌工程学院学报, 2017, 36(6):78-87.
    [14] Xu Zongben, Zhang H, Wang Y, et al. L1/2 regularization[J]. Sci China, 2010, 53(6):1159-1169.
    [15] Lee D D, Seung H S. Learning the parts of objects by nonnegative matrix factorization[J]. Nature, 1999, 401(1):788-791.
    [16] Bertsekas D P. Constrained Optimization and Lagrange Multiplier Methods[M]. New York:A Subsidiary of Harcourt Brace Jovanovich Publisher, 1982.
  • [1] 谢冰, 万淑慧, 殷云华.  基于改进稀疏表示正则化的SR重建算法 . 红外与激光工程, 2022, 51(3): 20210468-1-20210468-10. doi: 10.3788/IRLA20210468
    [2] 李建林, 谢刚, 刘炼, 陈晓燕, 董伟, 雷永畅.  碲镉汞焦平面阵列无效像元(盲元)特征与成因 . 红外与激光工程, 2021, 50(2): 20200202-1-20200202-12. doi: 10.3788/IRLA20200202
    [3] 贾麒, 廖守亿, 张作宇, 杨薪洁.  重加权稀疏非负矩阵分解的高光谱解混 . 红外与激光工程, 2020, 49(S2): 20200152-20200152. doi: 10.3788/IRLA20200152
    [4] 甘士忠, 肖志涛, 陈雷, 南瑞杰.  基于高阶非线性模型的多目标高光谱图像解混算法 . 红外与激光工程, 2019, 48(10): 1026002-1026002(7). doi: 10.3788/IRLA201948.1026002
    [5] 汤毅, 粘永健, 何密, 王倩楠, 许可.  L1/2正则化的逐次高光谱图像光谱解混 . 红外与激光工程, 2019, 48(7): 726003-0726003(9). doi: 10.3788/IRLA201948.0726003
    [6] 薛俊韬, 倪晨阳, 杨斯雪.  特征聚类的局部敏感稀疏图像修复 . 红外与激光工程, 2018, 47(11): 1126001-1126001(9). doi: 10.3788/IRLA201847.1126001
    [7] 叶华, 谭冠政, 李广, 刘晓琼, 李晋, 周聪, 朱会杰.  基于稀疏表示与粒子群优化算法的非平稳信号去噪研究 . 红外与激光工程, 2018, 47(7): 726005-0726005(8). doi: 10.3788/IRLA201847.0726005
    [8] 王忠良, 冯文田, 粘永健.  结合光谱解混与压缩感知的高光谱图像有损压缩 . 红外与激光工程, 2018, 47(S1): 189-196. doi: 10.3788/IRLA201847.S126003
    [9] 潘斌, 张宁, 史振威, 谢少彪.  基于高光谱图像解混的海洋绿藻检测算法 . 红外与激光工程, 2018, 47(8): 823001-0823001(5). doi: 10.3788/IRLA201847.0823001
    [10] 徐夏, 张宁, 史振威, 谢少彪, 齐乃明.  高光谱图像Pareto优化稀疏解混 . 红外与激光工程, 2018, 47(2): 226002-0226002(5). doi: 10.3788/IRLA201847.0226002
    [11] 尹红飞, 郭亮, 周煜, 孙剑锋, 曾晓东, 唐禹, 邢孟道.  基于改进SVA和压缩感知的SAL旁瓣抑制算法 . 红外与激光工程, 2018, 47(12): 1230005-1230005(8). doi: 10.3788/IRLA201847.1230005
    [12] 陈雷, 甘士忠, 孙茜.  基于回溯优化的非线性高光谱图像解混 . 红外与激光工程, 2017, 46(6): 638001-0638001(8). doi: 10.3788/IRLA201746.0638001
    [13] 韦道知, 黄树彩, 赵岩, 庞策.  非负谱稀疏表示的高光谱成像中的异常检测 . 红外与激光工程, 2016, 45(S2): 120-125. doi: 10.3788/IRLA201645.S223001
    [14] 杨新锋, 张金娜, 滕书华, 崔宇.  利用压缩感知实现随机变频雷达散射中心估计 . 红外与激光工程, 2016, 45(5): 526004-0526004(6). doi: 10.3788/IRLA201645.0526004
    [15] 赵丽美, 关建飞.  硅基结构混合等离子激元波导模式特性的数值研究 . 红外与激光工程, 2015, 44(4): 1329-1334.
    [16] 戴士杰, 易丹, 李伟超, 常淑英, 王志平.  分段非均匀条纹生成方法及其在双频解相位中的应用 . 红外与激光工程, 2015, 44(9): 2849-2853,2857.
    [17] 邓承志, 张绍泉, 汪胜前, 田伟, 朱华生, 胡赛凤.  L1稀疏正则化的高光谱混合像元分解算法比较 . 红外与激光工程, 2015, 44(3): 1092-1097.
    [18] 魏一苇, 黄世奇, 王艺婷, 卢云龙, 刘代志.  基于体积和稀疏约束的高光谱混合像元分解算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(4): 1247-1254.
    [19] 谭歆, 冯晓毅, 王保平.  稀疏带状测量矩阵在压缩感知ISAR成像中的应用 . 红外与激光工程, 2013, 42(11): 3137-3143.
    [20] 丁玲, 唐娉, 李宏益.  基于流形学习的混合光谱解混分析 . 红外与激光工程, 2013, 42(9): 2421-2425.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  512
  • HTML全文浏览量:  110
  • PDF下载量:  40
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2018-06-05
  • 修回日期:  2018-07-10
  • 刊出日期:  2018-11-25

近似稀疏约束的多层非负矩阵分解高光谱解混

doi: 10.3788/IRLA201847.1117010
    作者简介:

    徐晨光(1985-),男,硕士生,主要从事遥感影像处理等方面的研究。Email:xcg@nit.edu.cn

基金项目:

江西省教育厅科技项目(GJJ151135);国家自然科学基金(61461032);国家自然科学基金(61865012)

  • 中图分类号: TP751

摘要: 稀疏正则化函数的选取直接影响到稀疏非负矩阵分解高光谱解混的效果。目前,主要采用L0或L1范数作为稀疏度量。L0稀疏性好,但求解困难;L1求解方便,但稀疏性差。提出一种近似稀疏模型,并将其引入到多层非负矩阵分解(AL0-MLNMF)的高光谱解混中,将观测矩阵进行多层次稀疏分解,提高非负矩阵分解高光谱解混的精度,提升算法的收敛性。仿真数据和真实数据实验表明:该算法能够避免陷入局部极值,提高非负矩阵分解高光谱解混性能,算法精度上比其他几种算法都有较大的提升效果,RMSE降低0.001~1.676 7,SAD降低0.002~0.244 3。

English Abstract

参考文献 (16)

目录

    /

    返回文章
    返回