赵春晖,肖健钰,齐　滨

(哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨　150001)



一种改进的OMP高光谱稀疏解混算法

赵春晖,肖健钰,齐滨

(哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150001)

摘要:正交匹配追踪算法是稀疏求解中常用的方法,用于噪声影响下的高光谱数据稀疏解混时,其解混效果不理想.针对这一问题,提出了全约束DOMP算法.通过引入广义Dice系数代替内积作为匹配度量准则,更充分地利用了光谱信息,提高了算法的抗噪能力.同时,为了满足丰度的“非负”及“和为1”的性质,对丰度系数进行了全约束,进一步改善了解混效果.模拟及真实数据仿真结果显示,改进算法明显提高了解混精确度,验证了算法的有效性.

关键词:高光谱图像; 稀疏解混; 正交匹配追踪; 广义Dice系数; 丰度约束

随着遥感技术的发展,高光谱遥感图像在越来越多的领域中得到应用.由于受到大气传输混合效应、地物复杂度、高光谱成像仪的空间分辨率较低等因素的影响,混合像元在高光谱数据中大量存在,严重阻碍了高光谱图像的应用及发展[1].因此,高光谱图像混合像元分解技术的研究,对于高光谱遥感技术的进一步发展具有重要意义.线性光谱解混算法通常分为端元提取和丰度反演两个步骤,先通过端元提取算法找到纯像元,再利用端元提取得到的端元光谱信息进行丰度反演.近年来,Iordache和Dias等将稀疏的思想引入高光谱解混算法[2],用光谱库代替线……