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提出一种参数自适应估计的高光谱混合像元分解算法。为混合像元分解问题建立新的约束优化模型,该模型的目标函数由L2误差项和Lp正则项构成。利用交替优化方法将模型分解为若干子问题,采用邻近算子方法求解这些子问题。在交替迭代的求解过程中,根据每次迭代的结果自适应地选择模型参数。从理论角度分析了算法的收敛性,并通过实验验证了所提算法的有效性。实验结果还表明,与经典的高光谱混合像元分解算法相比,所建立的模型及提出的求解算法可获得更佳的混合像元分解效果。