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基于协同稀疏解混的高光谱图像变化检测方法
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作者 蒋祥明 高天启 +2 位作者 公茂果 蒋汾龙 范晓龙 《中国科学:信息科学》 CSCD 北大核心 2023年第11期2283-2300,共18页
高光谱图像变化检测可以考察地物随时间的变化,而高光谱图像解混可以分析地物的物质(亚像元级)构成.因此,将高光谱图像解混引入到高光谱图像变化检测中,不仅可以考察地物发生变化与否,还能利用地物成分随时间的演变信息得到更精准的检... 高光谱图像变化检测可以考察地物随时间的变化,而高光谱图像解混可以分析地物的物质(亚像元级)构成.因此,将高光谱图像解混引入到高光谱图像变化检测中,不仅可以考察地物发生变化与否,还能利用地物成分随时间的演变信息得到更精准的检测结果.本文首先从高光谱图像的线性混合模型出发,利用稀疏解混的思想对解混模型进行简化,进而采用直观的变化向量分析思路,逐步建立了基于协同稀疏解混的无约束高光谱变化检测模型.其次,本文基于子空间匹配的思想构造了匹配光谱库,以增加解混过程中光谱库和像元光谱的匹配程度.然后,本文设计了交替方向乘子法对所建立的无约束变化检测模型进行求解.最后,本文设计了自适应的丰度截断策略对解混结果进行集成以得到最终的变化检测结果.在仿真及真实数据集上的对比实验结果表明:本方法不仅可以得到高精度的变化检测结果,还可以在虚检和漏检之间寻求良好的平衡. 展开更多
关键词 协同稀疏解混 变化检测 匹配光谱库 交替方向乘子法 自适应丰度截断
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