Abstract-Hyperspectral unmixing är en av de viktigaste teknikerna i fjärranalys bildanalys. Under de senaste åren, den icke-negativa matris factorization (NMF) metoden används allmänt i hyperspectral unmixing. För att lösa det icke konvexa problemet med NMF-metoden har ett antal begränsningar införts i NMF-modeller, inklusive gleshet, mångfald, jämnhet, etc. Dessa begränsningar ignorerar dock en viktig egenskap hos en hyperspektral bild, dvs. spektralsvaren i en homogen region är likartade vid varje pixel men varierar i olika homogena regioner. I detta dokument introducerar vi en ny regionbaserad struktur som bevarar NMF (R-NMF) för att utforska en enhetlig datadistribution i samma region och samtidigt särskilja olika datastrukturer mellan olika regioner i oblandade data. I denna metod används först en grafskäralgoritm för att segmentera hyperspektralbilden till små homogena regioner. Sedan tillämpas två begränsningar på den oblandade modellen, som bevarar den strukturella konsekvensen inom regionen samtidigt som skillnaderna mellan regionerna diskrimineras. Resultaten av både syntetiska och verkliga data har validerat effektiviteten hos denna metod och visat att den har överträffat flera state-of-the-art unmixing metoder. Index Terms-Hoomogenous region, hyperspectral unmixing, nonnegative matris factorization (NMF).
Zhou m.fl. I REF föreslogs en ny NMF-algoritm baserad på regionstruktur för att undersöka en enhetlig datadistribution i samma region, samtidigt som man gjorde åtskillnad mellan olika datastrukturer mellan regioner i de icke-blandade uppgifterna.
Region-Based Structure Preserving Nonnegative Matrix Factorization for Hyperspectral Unmixing
{'venue': 'IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}