协同稀疏低秩的高光谱图像解混

摘要

稀疏解混能够有效地规避高光谱场景中缺少纯像元和估计端元数目的两个瓶颈问题,因而成为目前广泛研究的光谱解混技术。针对协同稀疏解混模型在边界上容易出现错误识别的问题,结合字典削减策略和低秩表示,提出一种协同稀疏低秩的解混模型。该方法同时施加稀疏和低秩约束在丰度矩阵上,并对协同稀疏模型的?2,1混合范数采用加权策略,使得行稀疏性得到了增强,同时也使用非凸logdet(·)作为秩的光滑替代函数。由于提出方法充分利用了高光谱数据的空间信息和光谱信息,因此获得了比协同稀疏回归模型更准确的解混结果。最后利用著名的交替方向乘子方法(ADMM)对提出的非凸模型进行有效求解,实验结果验证了提出算法的有效性。