【摘 要】
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针对鲁棒非负矩阵分解应用于高光谱图像处理时,存在对初始值的敏感性,求解目标函数时易陷入局部最优的缺点,提出基于樽海鞘群体优化鲁棒非负矩阵分解的高光谱图像解混算法.该
【机 构】
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河北工业大学电子信息工程学院,天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津商业大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61401307);中国博士后科学基金(2014M561184);天津市应用基础与前沿技术研究计划项目(15JCYBJC17100);河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2018045);天津市企业科技特派员项目(18JCTPJC57500)
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针对鲁棒非负矩阵分解应用于高光谱图像处理时,存在对初始值的敏感性,求解目标函数时易陷入局部最优的缺点,提出基于樽海鞘群体优化鲁棒非负矩阵分解的高光谱图像解混算法.该算法基于鲁棒线性混合模型,在RNMF框架下,采用樽海鞘群体算法取代乘法迭代策略,以增强算法全局搜索能力,在约束空间内随机搜索满足目标函数的全局最优解,可有效地完成非线性高光谱图像解混.仿真数据与真实遥感数据实验结果表明,本文算法在处理高光谱图像时,能够有效地避免RNMF算法易陷入局部最优解的局限性,具有更好的解混性能.
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