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Four-directional spatial regularization for sparse hyperspectral unmixing
Journal of Applied Remote Sensing ( IF 1.7 ) Pub Date : 2020-12-01 , DOI: 10.1117/1.jrs.14.046511 Touseef Ahmad 1 , Rosly Boy Lyngdoh 1 , Anand S. Sahadevan 1 , Soumyendu Raha 2 , Praveen Kumar Gupta 1 , Arundhati Misra 1
Journal of Applied Remote Sensing ( IF 1.7 ) Pub Date : 2020-12-01 , DOI: 10.1117/1.jrs.14.046511 Touseef Ahmad 1 , Rosly Boy Lyngdoh 1 , Anand S. Sahadevan 1 , Soumyendu Raha 2 , Praveen Kumar Gupta 1 , Arundhati Misra 1
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Abstract. A four-directional total variation technique is proposed to encapsulate the spatial contextual information for sparse hyperspectral image (HSI) unmixing. Traditional sparse total variation techniques explore gradient information along with the horizontal and vertical directions. As a result, spatial disparity due to high noise levels within the neighboring pixels are not considered while unmixing. Moreover, oversmoothing due to total variation may depreciate the spatial details in the abundance map. In this context, we propose a four-directional regularization technique (Sparse Unmixing with Splitting Augmented Lagrangian: Four-Directional Total Variation, SUnSAL-4DTV) for sparse unmixing. The four-directional total variation scheme is transformed into the fast-Fourier-transform domain to reduce the higher computational requirements. An alternating-direction-method-of-multipliers-based iterative scheme is proposed for solving the large-scale optimization problem. An adaptive scheme is introduced to update the regularization parameters to ensure faster convergence. Extensive numerical simulations were conducted on both simulated and real hyperspectral datasets to demonstrate the robustness of proposed technique. Comparative analysis on noisy (low signal-to-noise-ratio) HSIs shows the robustness of SUnSAL-4DTV over the state-of-the-art algorithms.
中文翻译:
稀疏高光谱解混的四向空间正则化
摘要。提出了一种四方向全变分技术来封装稀疏高光谱图像 (HSI) 解混的空间上下文信息。传统的稀疏全变分技术沿着水平和垂直方向探索梯度信息。结果,在解混时不考虑由于相邻像素内的高噪声水平引起的空间差异。此外,由于总变化导致的过度平滑可能会降低丰度图中的空间细节。在这种情况下,我们提出了一种四方向正则化技术(Sparse Unmixing with Splitting Augmented Lagrangian: Four-Directional Total Variation, SUnSAL-4DTV)用于稀疏解混。将四向全变方案转化为快速傅立叶变换域,以减少更高的计算要求。提出了一种基于交替方向乘法器的迭代方案来解决大规模优化问题。引入了一种自适应方案来更新正则化参数以确保更快的收敛。在模拟和真实的高光谱数据集上进行了广泛的数值模拟,以证明所提出技术的稳健性。对有噪声(低信噪比)HSI 的比较分析显示了 SUnSAL-4DTV 相对于最先进算法的稳健性。在模拟和真实的高光谱数据集上进行了广泛的数值模拟,以证明所提出技术的稳健性。对有噪声(低信噪比)HSI 的比较分析显示了 SUnSAL-4DTV 相对于最先进算法的稳健性。在模拟和真实的高光谱数据集上进行了广泛的数值模拟,以证明所提出技术的稳健性。对有噪声(低信噪比)HSI 的比较分析显示了 SUnSAL-4DTV 相对于最先进算法的稳健性。
更新日期:2020-12-01
中文翻译:
稀疏高光谱解混的四向空间正则化
摘要。提出了一种四方向全变分技术来封装稀疏高光谱图像 (HSI) 解混的空间上下文信息。传统的稀疏全变分技术沿着水平和垂直方向探索梯度信息。结果,在解混时不考虑由于相邻像素内的高噪声水平引起的空间差异。此外,由于总变化导致的过度平滑可能会降低丰度图中的空间细节。在这种情况下,我们提出了一种四方向正则化技术(Sparse Unmixing with Splitting Augmented Lagrangian: Four-Directional Total Variation, SUnSAL-4DTV)用于稀疏解混。将四向全变方案转化为快速傅立叶变换域,以减少更高的计算要求。提出了一种基于交替方向乘法器的迭代方案来解决大规模优化问题。引入了一种自适应方案来更新正则化参数以确保更快的收敛。在模拟和真实的高光谱数据集上进行了广泛的数值模拟,以证明所提出技术的稳健性。对有噪声(低信噪比)HSI 的比较分析显示了 SUnSAL-4DTV 相对于最先进算法的稳健性。在模拟和真实的高光谱数据集上进行了广泛的数值模拟,以证明所提出技术的稳健性。对有噪声(低信噪比)HSI 的比较分析显示了 SUnSAL-4DTV 相对于最先进算法的稳健性。在模拟和真实的高光谱数据集上进行了广泛的数值模拟,以证明所提出技术的稳健性。对有噪声(低信噪比)HSI 的比较分析显示了 SUnSAL-4DTV 相对于最先进算法的稳健性。