基于鱼群算法的高光谱图像稀疏分解研究

摘要

研究高光谱图像的稀疏分解问题,能够降低高光谱图像的数据量,便于后续处理,但传统正交匹配追踪算法的计算复杂度高、不能满足实时处理要求。针对上述问题,提出了一种利用人工鱼群算法实现高光谱图像稀疏分解的算法。算法采用人工鱼群自上而下的寻优模式,通过鱼群中各个体的局部寻优,实现全局最优值在群体中凸显出来的目的,以人工鱼群的更新过程对正交匹配追踪算法的匹配过程进行改进,完成稀疏分解。实验结果表明,与正交匹配追踪算法相比,所提算法计算复杂度低,计算效率提高15倍,且能够提高重构图像的峰值信噪比,充分说明改进算法能够满足实时性要求,更有利于实现高光谱图像的稀疏分解。