基于稀疏约束非负矩阵分解和进化策略的高光谱图像混合像元分解研究

目录

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第一章 绪论

1.1 研究的背景和意义

1.2 高光谱图像解混的相关工作

1.2.1光谱混合模型

1.2.2端元个数的确定

1.2.3现有的混合像元分解方法概述

1.3 论文主要研究内容

1.4 论文组织结构

第二章 非负矩阵分解与高光谱图像混合像元分解

2.1 非负矩阵分解简介

2.1.1目标函数

2.1.2迭代求解方法

2.1.3丰度的和为1约束与非负约束

2.2 非负矩阵分解的在高光谱解混中的典型应用

2.2.1图正则化非负矩阵分解算法

2.2.2空间组稀疏非负矩阵分解

2.2.3最小体积约束的非负矩阵分解方法

2.3 本章小结

第三章 基于 L1/2NMF 和差分进化算法的高光谱解混方法

3.1 引言

3.2 基于L1/2NMF和差分进化算法的高光谱解混方法

3.2.1 L1/2NMF

3.2.2 稀疏选择

3.2.3差分进化算法

3.3 相关实现

3.3.1初始化操作

3.3.2停止准 则

3.3.3程序伪代码

3.4 实验验证与分析

3.4.1评价指标

3.4.2仿真数据实验

3.4.3真实数据实验

3.5 本章小结

第四章 基于自适应差分进化算法与稀疏性 NMF 的解混方法

4.1 引言

4.2 基于自适应差分进化的稀疏性非负矩阵分解方法（IDELNMF）

4.2.1 初始化

4.2.2 IMMSADE 算法

4.2.3 IMMSADE 具体实现

4.2.4 IDELNMF 程序流程

4.3 实验验证与分析

4.3.1仿真数据实验

4.3.2真实数据实验

4.4 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 论文的主要工作和创新点

5.2 后续研究工作的展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的学术论文