研究目的
提出一种新颖的多尺度空间正则化方法用于稀疏高光谱解混，该方法能高效引入空间上下文信息，在计算时间与无正则化算法相当的情况下，性能优于当前最先进的基于全变分算法。
研究成果
提出的多尺度空间正则化稀疏高光谱解混方法有效引入了空间上下文信息，在计算成本显著降低的情况下优于现有基于全变分的先进算法。该方法通过合成数据与真实数据的验证，展现出实际应用的潜力。
研究不足
所提出方法的有效性可能因图像内容和噪声水平而异。变换矩阵W的选择对实现良好的重建精度至关重要。
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稀疏高光谱解混的快速多尺度空间正则化
DOI：10.1109/LGRS.2018.2878394
期刊：IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
从大型光谱库中进行稀疏高光谱解混的方法，被广泛用于规避许多应用中端元提取算法的局限性。该策略常导致不适定反问题，而空间正则化策略对此能发挥显著作用。然而现有空间正则化方法会引发大规模非光滑优化问题，因此高效引入解混问题的空间上下文仍是诸多实际应用的挑战与必要需求。本文提出一种稀疏解混的新型多尺度空间正则化方法，该方法基于分割与过分割算法构建信号自适应空间多尺度分解，将解混问题转化为两个更简单的子问题：一个在近似图像域处理，另一个在原始域处理。使用合成数据与真实数据的仿真结果表明，本方法性能优于当前最先进的基于全变分算法，且计算耗时与未正则化算法相当。
作者：
Ricardo Augusto Borsoi，Tales Imbiriba，José Carlos Moreira Bermudez，Cédric Richard
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