| 基于去噪降维和蝙蝠优化的高光谱图像盲解混算法 |
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| 引用本文： | 贾志成,薛允艳,陈雷,郭艳菊,许浩达.基于去噪降维和蝙蝠优化的高光谱图像盲解混算法[J].光子学报,2016(5):106-115. |
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| 作者姓名： | 贾志成 薛允艳 陈雷 郭艳菊 许浩达 |
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| 作者单位： | 1. 河北工业大学 电子信息工程学院,天津,300401;2. 天津大学 精密仪器与光电子工程学院,天津 30007;天津商业大学 信息工程学院,天津 300134 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(No.61401307)、中国博士后科学基金(No.2014M561184)和天津市应用基础与前沿技术研究计划(No.15JCYBJC17100)资助，The National Natural Science Foundation of China (No.61401307) |
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| 摘 要： | 为解决盲源分离技术难以直接用于高光谱图像解混这一问题,将丰度非负及和为1约束作为盲源分离的目标函数,改变传统的独立性假设;同时,针对目标函数中具有大量的局部极小,引入蝙蝠优化算法,解决传统梯度类优化算法易陷入局部极值的问题.在降维过程中,提出一种基于奇异值分解去噪的正交子空间投影的降维方法.仿真数据和真实遥感数据实验表明,所提出算法收敛速度和解混准确度高,具有较强的抗噪声干扰能力,适用于像元纯度很低的高光谱图像解混.
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| 关 键 词： | 遥感 高光谱解混 盲源分离 目标函数 蝙蝠算法 正交子空间投影 |
Blind Separation Algorithm for Hyperspectral Image Based on the Denoising Reduction and the Bat Optimization |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Remote Hyperspectral unmixing Blind source separation Objective function Bat algorithm Orthogonal subspace projection |
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