基于结构稀疏表示的高光谱图像解混

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1、織械换娜ｎ硕古学位论文Ｉ．靡Ｉ基于结构稀疏表示的髙光谱图像解漏｜作者姓名李殊瑶巧导教师姓名、职称石光明教按＾ｋ申巧学位类别工举硕±学校代码10701学号1302121165分类号TP751密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于结构稀疏表示的高光谱图像解混作者姓名：李殊瑶一级学科：信息与通信工程二级学科：智能信息处理学位类别：工学硕士指导教师姓名、职称：石光明教授学院：电子工程学院提交日期：2015年11月HyperspectralImageUnmixingviaStructuralSparseRepresentationAthe

2、sissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinIntelligentInformationProcessingByLiShuyaoSupervisor:ShiGuangmingProfessorNovember2015西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研充工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢中所罗列的内容外，论文中不包

3、含其他人己经发表或撰写过的研究成果；也不包含一为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工表示了谢意。作的同事对本研巧所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并一。学位论文若有不实之处，本人承担切法律责任东珠審２＾分。．Ｗ：：日期本人签名西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研巧生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文，允许采用影的复印件，允许查阅、借阅论文；学校可Ｗ公布论文的全部或部分内容印、缩印或其

4、它复制手段保存论文。同时本人保证，结合学位论文研巧成果完成的论文。、发明专利等成果，署名单位为西安电子科技大学保密的学位论文在。＿＿年解密后适用本授权书《球诚；本人签名：导师签名皆日期；２＾化．＾文、日期：摘要摘要高光谱解混是高光谱数据理解中的一个重要问题。它旨在将光谱成像仪收集到的混合光谱信号用纯净光谱成分（端元）的叠加来表示，对应的权重就是所求的丰度向量。线性高光谱解混是比较流行的一种解混建模方法，它假设端元之间的相互作用是线性的，这样就使对混合像元建模变得简洁，并且使解决方案不依赖于观测到的物质的物理特征。然而，线性高光谱解混方法也存在一

5、定的问题。首先，由于空间分辨率不足的局限以及混合物质普遍存在的现象，在高光谱图像数据中不可能找到完全纯净的物质信号（端元）。其次，线性混叠模型本身并不包含空间信息，事实上，空间信息和谱间信息是解决高光谱解混问题的重要信息来源。本文对基于光谱库的高光谱图像解混算法进行了系统的研究，光谱库中的数据是在地面或者实验室中收集得到的，这样就避免了从观测数据中提取端元信号。随着光谱库的广泛应用，高光谱解混问题需要对更有效的稀疏正则化方法进行研究，由此产生的方法叫做稀疏解混，这是高光谱解混中的一个全新领域。本文所取得的主要研究成果为：1.我们对高光谱图像具有非局部相似性这一特点进行了深入的研

6、究，提出了一种基于结构稀疏的高光谱图像解混算法。该算法的核心思想是把高光谱图像的结构稀疏性这一特点作为先验信息应用到线性稀疏解混模型中。相比于传统的范数模型，结1构稀疏约束更充分地运用先验信息，比如光谱图像的空间信息和谱线的非局部自相似性等信息。实验结果也表明，相比于其他算法，该算法的解混效果明显提高。2.通过对高光谱图像低秩特性的研究，把结构稀疏与低秩逼近理论相结合，提出一种基于低秩逼近的高光谱图像解混算法，低秩约束的加入既充分利用高光谱图像的非局部自相似性，同时提高丰度向量的稀疏性。仿真实验定量地验证了该算法的有效性和可靠性。关键词：高光谱图像解混，丰度估计，非局部自相似性

7、，结构稀疏表示，低秩方法IABSTRACTABSTRACTSpectralunmixingisanimportantprobleminhyperspectraldataexploitation.Itamountsatcharacterizingthemixedspectralsignaturescollectedbyanimaginginstrumentintheformofacombinationofpurespectralconstituents(endmembers),weighted