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基于波段广义双线性模型的高光谱解混

DOI：10.3390/rs10101600 期刊：Remote Sensing 出版年份：2018 更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要： 广义双线性模型（GBM）在高光谱非线性解混领域受到广泛关注。传统GBM解混方法通常假设仅受加性高斯白噪声（AWGN）影响，且高光谱图像（HSI）各波段的AWGN强度相同。然而实际HSI常受多种噪声混合干扰，包括高斯噪声、脉冲噪声、坏点/坏线、条纹等，且各波段AWGN强度往往存在差异。针对上述问题，本文提出一种基于分波段广义双线性模型（NU-BGBM）的新型非线性解混方法，可适应实际HSI中复杂混合噪声环境。同时采用交替方向乘子法（ADMM）求解该NU-BGBM。最后通过大量实验验证，与现有先进解混方法相比，所提NU-BGBM具有显著有效性。
作者： Chang Li，Xun Chen，Yu Liu，Juan Cheng，Rencheng Song，Hu Peng，Qiang Chen
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研究概述 实验方案

研究目的

为解决高光谱图像因各波段混合多种噪声及不同强度加性白高斯噪声（AWGN）而退化的问题，提出一种基于波段广义双线性模型（NU-BGBM）的新型非线性解混方法。

研究成果

所提出的NU-BGBM方法比其他对比方法能更好地处理混合噪声和不同强度的加性高斯白噪声（AWGN），使其在复杂混合噪声环境下更具鲁棒性和适用性。该方法在实际高光谱图像（HSI）上也展现出更优性能，证明了所提BGBM模型及相应解混方法NU-BGBM的有效性与优势。

研究不足

相邻像素的光谱特征通常具有高度相关性，而当前模型并未考虑这一因素。这可能是未来进一步提升解混性能的改进方向。

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