基于多层堆栈式自动编码器的高光谱图像解混方法

摘要

本发明公开了基于多层堆栈式自动编码器的高光谱图像解混方法，包括以下步骤：逐个训练三个自动编码器，组成堆栈自动编码器，提取图像高阶光谱特征；构造多层自动编码器网络，并利用步骤一中训练好的参数初始化该多层自动编码器网络；利用梯度下降算法训练多层自动编码器网络，直至多层自动编码器网络的输入层与输出层之间的重构误差最小；本发明通过利用堆栈自动编码器实现对高光谱图像高阶光谱特征的学习，为多层自动编码器提供更好的初始化，在多层自动编码器损失函数中加入稀疏项和正则化项约束端元和丰度，以此来提高解混精度，本方法不需要任何先验知识，进行无监督学习，泛化能力强，在端元提取和丰度估计方面都取得了良好的效果。