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NMF应用于混合像元分解时具有不满足丰度"和为一"约束和结果不具有唯一性的问题。MVCNMF将凸面单形体的体积作为约束条件引入到NMF中。从理论上看,当端元光谱中存在形状相似的光谱时,单形体的体积接近于零,此时MVCNMF实际上变为NMF,且凸面单形体的体积计算比较复杂,影响算法的效率。针对此问题,提出一种端元之间最大距离之和约束的NMF混合像元分解算法MSMDCNMF,将其引入到非负矩阵分解中。利用计算所有端元之间的最大距离之和作为约束条件来控制凸面单形体的大小,简化了约束条件,减小了计算复杂度。通过对比发现,所提方法在端元提取精度方面优于MVCNMF算法,与MOCCNMF算法接近,但在算法运行效率上,MSMDCNMF算法效率最高。 相似文献
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针对非负矩阵盲信号分离(NMF)用于混合像元分解易陷入局部极小值的不足,将非监督端元提取与盲分解方法相结合,构建了一种基于目标端元修正的混合像元盲分解模型(ATGP-NMF)。ATGP-NMF模型利用非监督正交子空间投影算法(ATGP)和非负最小二乘法(NNLS)获取NMF盲分离的初始值,然后将获得初始目标端元光谱与丰度输入NMF模型,通过迭代运算不断逼近优化目标而得到最终的端元光谱和端元丰度。为了检验模型对于各类数据的有效性和适用性,将ATGP-NMF与传统NMF分别应用于模拟仿真数据、室内控制数据和真实遥感影像3类实验数据进行分析验证。结果表明,ATGP-NMF模型具有较好的适用性,在没有先验信息、先验信息很少,以及纯像元假设不存在情况下都能较好地分解混合像元,且能够更好克服局部极小问题,提高混合像元分解的精度。 相似文献
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最小光谱相关约束NMF的高光谱遥感图像混合像元分解 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种最小化光谱相关度约束的非负矩阵分解方法。该方法根据高光谱遥感图像中端元之间具有不相关性这一特点,提出了一种光谱相关度函数。该函数度量光谱之间的相关程度,函数值越小,光谱间的相关度越小。通过联合最小化光谱相关度函数和非负矩阵分解误差函数,使获得的光谱之间具有最小的相关性,从而获得端元光谱以及组分图。模拟实验和真实实验证明了算法的有效性。 相似文献
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利用稀疏促进原理以及高光谱影像端元提取传统算法,结合线性光谱混合模型,提出了一种采用稀疏促进的高光谱影像端元提取方法.该方法不需要预先对端元数量进行估计,也不需要假设影像中存在纯像元.利用模拟数据以及真实高光谱影像对提出方法、ICE算法和NMF算法进行了对比实验分析.实验结果表明:提出方法能稳定地从影像中提取端元并同时... 相似文献
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提出了最小体积单体约束的线性光谱解混算法。该算法不需要假设数据中存在纯像元,采用二次规划方法计算降维后的端元矩阵,利用最小二乘方法实现丰度估计和端元提取。实验结果表明,此算法解混的结果整体上优于MVC-NMF算法。 相似文献
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针对传统非负矩阵分解算法约束项中仅考虑了端元或丰度的相关属性,存在着解混精度欠佳、对噪声鲁棒性差等问题,提出了一种基于最小体积和平滑性约束的非负矩阵分解高光谱图像解混算法.首先利用了高光谱图像端元的几何特性,同时考虑了丰度的平滑特性,并将这两种特性结合成约束项,同时加入到了非负矩阵分解的目标函数中.然后,通知优化目标函... 相似文献
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纯净像元指数改进的N-FINDR高光谱端元提取算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了有效解决遥感影像中普遍存在的混合像元导致遥感影像定量解译精度低的问题,对两种不同混合像元端元提取算法进行了比较分析。纯净像元指数算法随着迭代次数的增加时间效率大大降低,而经典的N-FINDR算法初始端元数目选择的任意性会导致像元解混的精度不一,因此本文提出了一种基于纯净像元指数改进的N-FINDR算法。改进的N-FINDR算法相较于传统的N-FINDR算法能够准确构建候选端元集合并求得最优解。该算法结合高光谱影像数据的特点,首先利用纯净像元指数求取备选端元数目;然后以此为基础运用经典的N-FINDR算法求解最大的单形体顶点,将求解后顶点作为纯净像元,并完成丰度反演;最后使用ENVI产品中自带的经过大气校正的航空高光谱数据cup95eff.int对算法进行验证。试验结果表明,以纯净像元指数改进的N-FINDR算法在整体精度方面优于传统的N-FINDR算法。 相似文献
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在单历元阻尼LAMBDA算法的基础上,采用两种处理方案,分析了一些简单的坐标函数约束对解算模糊度的作用,并用两个实际算例验证了坐标约束在单历元定位中的应用效果。 相似文献
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针对传统的点云简化算法导致特征区域容易丢失的问题,提出了一种新的基于特征约束的点云简化的算法。首先对散乱点云用KD—TREE建立起空间拓扑关系,在此基础上建立起单个点的K-邻域。然后对K-邻域内建立起最小二乘平面,设定合理的阈值来度量数据点的重要性。依据特征点的分布估算每个点的简化距离阈值,以此为基础对每个点进行自适应简化。实验证明该算法能满足在点云数据简化过程中检测并保留特征点的要求。 相似文献
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大地测量中常存在一些先验不等式约束信息,充分利用它们可以保证参数解的唯一性和稳定性。然而,现有的不等式约束平差算法主要是基于优化理论,算法通常比较复杂,需要选取有效约束或建立罚函数。在最小二乘平差准则基础上,把不等式约束看成是一个可行域,借助Fisher函数在可行域中快速搜索使误差平方和达到最小的最优解,推导出了可行解为最优解的充分必要条件。建立了基于Wolfe-Powell算法的非精确快速搜索算法,从而减小了搜索算法的计算量,得到了一种新的不等式约束平差计算方法。该算法的平差准则与最小二乘平差准则一致,不需要矩阵求逆运算,可适用于维数较大的平差问题解算。 相似文献
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基于几何特征约束的建筑物点云配准算法 总被引:9,自引:0,他引:9
针对人工建筑物表面存在的几何特征关系提出了基于几何特征约束的建筑物点云配准算法,根据点云数据中平面与平面重合关系,推导点在平面上和平面法线平行的2种线性不等约束条件。在6独立参数模型中增加几何特征约束的不等约束条件组成了附有约束条件的配准模型。通过对建筑物3维激光扫描点云数据的采集和处理,详细分析了几何特征约束配准算法的处理结果。试验结果分析表明几何特征约束条件可以合理地改善3维空间转换参数解算结果,提出的配准模型较适合于人工建筑物点云数据的配准。 相似文献
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分析了常规压缩算法(如Douglas-Peucker算法)压缩无拓扑多边形数据会产生公共边界不一致现象,认为出现此现象的原因是多边形公共边界的压缩起始点选择不一致,进而提出了一种新的基于约束点的无拓扑多边形数据压缩算法.算法原理包括:首先将多边形公共边界的两个端点作为约束点处理,使得多边形从约束点处逻辑上分成几段;然后利用常规压缩算法进行分段压缩,使每一多边形公共边界的压缩初始点一致,从而保证了无拓扑多边形数据的一致性压缩;最后大量试验验证了此算法的有效性. 相似文献
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利用刚性载体上基线长度不变的特性,提高传统LAMBDA算法搜索模糊度的效率和准确度.对附有基线约束的单频LAMBDA算法进行了探讨,研究了动态定位中,利用较少历元,通过基线长度约束,提高模糊度解算成功率. 相似文献