非负矩阵分解(NMF)技术是高光谱像元解混领域的研究热点。为了充分利用高光谱图像中丰富的空间与光谱相关性特征，改善基于NMF的高光谱解混算法性能，提出一种结合了空间与谱间相关性分析的NMF解混算法。算法针对NMF的通用性和局部极小问题，引入并结合高光谱图像两种典型的相关性特征，具体包括：基于马尔可夫随机场(MRF)模型，建立描述相邻像元空间相关特征的约束；通过复杂度映射技术，建立描述相邻波段谱间相关(光谱分段平滑)特征的约束；并将上述两种约束同时引入NMF解混目标函数中。实验结果表明，对于一般自然地物场景或人造地物场景，相对于分段平滑和稀疏约束的非负矩阵分解(PSNMFSC)、交互投影子梯度的非负矩阵分解(APSNMF)和最小体积约束的非负矩阵分解(MVCNMF)这3种代表性NMF解混参考算法，该算法可进一步提高高光谱解混精度；对于空间相关或谱间相关特征中某一种不显著的特殊场景，也具有更好的适应能力。通过将空间相关和谱间相关特征相结合，较全面地反映了高光谱数据与解混相关的重要特征，能够对绝大多数真实高光谱数据进行高精度解混，对高光谱解混及后续应用领域相关研究均具有参考价值。
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空间与谱间相关性分析的NMF高光谱解混
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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