近年来，非负矩阵分解NMF（Nonnegative Matrix Factorization）由于其简单有效的特点，已被广泛应用于解混。由于传统的NMF只有单层结构，不能获取隐藏层的信息，其解混效果受到制约，为了研究影像的深度空谱特征，本文在深度NMF结构的基础上，提出了一种基于全变差和重加权稀疏约束的深度非负矩阵分解（RSDNMF-TV）算法。首先，使用深度NMF模型代替传统单层NMF模型，在预训练阶段进行逐层预训练，而在微调阶段减少分解误差。其次，由于丰度矩阵是稀疏的，本文在深度NMF模型中加入重加权稀疏正则化项，其权值则根据丰度矩阵自适应更新。最后，进一步引入全变差正则化项，以利用空间信息并促进丰度图的分段平滑性。论文采用梯度下降法推导出乘性迭代规则，为验证所提出的RSDNMF-TV算法的有效性，利用模拟数据集、Cuprite数据集以及高分五号数据集进行实验，并与其他经典方法作对比，结果发现本方法具有更好的解混效果，同时具有一定的去噪能力。
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重加权稀疏和全变差约束下的深度非负矩阵分解高光谱解混
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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