差分搜索的多线性高光谱图像解混研究

发布时间：2023-10-21 12:34

　　针对高光谱图像解混精度不高和全约束非线性解混耗时长的问题,该文提出了一种基于差分搜索的多线性高光谱图像解混算法。首先,引入多线性混合模型建立全约束解混目标函数,将多线性解混问题转化为最优化问题;再利用差分搜索算法的[0,1]搜索域与"和为1"边界控制机制满足丰度约束条件,从而简化全约束解混目标函数;最后,对简化后的目标函数进行迭代优化求解,进而实现多线性高光谱图像解混。实验结果表明:该算法在保证解混精度的同时减少了全约束非线性解混时间,能够取得较好的解混效果。

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
0 引言
1 高光谱图像混合模型
    1.1 线性混合模型
    1.2 非线性混合模型
    1.3 多线性混合模型
2 图像解混算法
    2.1 差分搜索算法
    2.2 全约束解混目标函数的简化
        2.2.1 全约束解混目标函数
        2.2.2 目标函数的简化
        2.2.3 简化后的目标函数
    2.3 DS＿MLHU算法
3 实验与分析
    3.1 参数设定
    3.2 评价标准
    3.3 仿真数据实验
    3.4 真实数据实验
4 结束语



本文编号：3855841