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1、碩士學(xué)位論文高光譜圖像解混算法研究ResearchonUnmixingAlgorithmsforHyperspectralImage王天成哈爾濱工業(yè)大學(xué)2016年6月國內(nèi)圖書分類號：TP391.4學(xué)校代碼：10213國際圖書分類號：004.8密級：公開工學(xué)碩士學(xué)位論文高光譜圖像解混算法研究碩士研究生：王天成導(dǎo)師：張淼副教授申請學(xué)位：工學(xué)碩士學(xué)科、專業(yè)：控制科學(xué)與工程所在單位：控制科學(xué)與工程系答辯日期：2016年6月授予學(xué)位單位：哈爾濱工業(yè)大學(xué)ClassifiedIndex：TP391.4U.D.C.:004.8Diss
2、ertationfortheMaster’sDegreeinEngineeringResearchonUnmixingAlgorithmsforHyperspectralImagesCandidate:WangTianchengSupervisor:A.P.ZhangMiaoAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:ControlScienceandEngineeringAffiliation:DepartmentofControlScienceandE
3、ngineeringDateofDefence:June,2016Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文摘要由于高光譜圖像的空間分辨率較低，圖像中存在大量的混合像元，因此研究亞像元級的混合像元分解技術(shù)，分離出像元中的端元及其豐度能夠更好地幫助我們進(jìn)行物質(zhì)的分類與探測，研究者們也由此開始了高光譜圖像的解混算法研究。本文所研究的高光譜解混算法基于線性混合模型，在針對性地研究并分析了解混算法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)之后，提出了三類改進(jìn)
4、的解混算法。在凸面幾何學(xué)類的解混算法中，放寬了模型的非負(fù)約束與純像元假設(shè)，加入了負(fù)數(shù)懲罰正則項(xiàng)，提出了魯棒最小外包單純形算法（RMVES），求解此算法時采用循環(huán)最小化思想，將非凸優(yōu)化問題分解為兩個凸優(yōu)化子問題，在ADMM框架下進(jìn)行了求解。同時，還給出了一種自適應(yīng)調(diào)整正則化的算子的方法，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性。研究了基于非負(fù)矩陣分解類解混算法，為改善此類算法陷入局部最小解的情況，引入了基于物質(zhì)相關(guān)性的約束，同時進(jìn)一步引入l圖確定性地刻畫出物質(zhì)的1相關(guān)性關(guān)系，提出了一種基于l圖的物質(zhì)相關(guān)性非負(fù)矩陣分解解混算法1（lSDS
5、NMF），實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該算法能夠得到更好的解混效果，此外，還對求1解方法的收斂性進(jìn)行了證明。稀疏回歸理論同樣能夠被應(yīng)用于解混問題，為改善字典相干性帶來的解混困難，同時為了更深入地挖掘圖像的空間信息，引入了超圖來描述像元之間的關(guān)系，構(gòu)造了描述圖像空間結(jié)構(gòu)的超圖正則項(xiàng)，將其加入稀疏回歸模型中，提出了一種基于超圖正則項(xiàng)的稀疏解混算法（HGSU）。在證明了模型目標(biāo)函數(shù)為凸函數(shù)后，本文給出了ADMM框架下求解此模型的具體細(xì)節(jié)，從而得到相比其他稀疏回歸算法具有更高精度的解混算法。關(guān)鍵詞：高光譜解混；凸面幾何學(xué)；非負(fù)矩陣分解；稀疏
6、回歸；超圖-I-哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractBecauseofthelowspatialresolution,therewillbealotofmixedpixels.Toimprovetheresultsofclassificationandtargetdetection,itisnecessarytostudyasub-pixelhyperspectralimageprocessingtechnologycalledhyperspectralunmixingalgorithmstoseparate
7、endmembersandestimaterelativeaboudancesofallthepixels.Researchersaroundtheworldhavemadegreateffortsinstudyingsuchkindofalgorithms.Algorithmsstudiedinthispaperarebasedonthewell-knownlinearmixedmodel.Aftersummarizedthemathematicalbasisofthelinearlyunmixingproblems
8、electively,theauthorhaveproposedthreedifferentunmixingalgorithms.Byreplaceingthenon-negativityconstraintwithanegativepenaltytermandrelaxingthepurepixelassumptionincon
