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Unsupervised hyperspectral unmixing based on robust nonnegative dictionary learning

Journal of Systems Engineering and Electronics 2022年第2期33卷 294-304页

作者： LI Yang JIANG Bitao LI Xiaobin TIAN Jing SONG Xiaorui Department of Space Information Space Engineering UniversityBeijing 101400China Beijing Institute of Remote Sensing Information Beijing 100192China

Considering the sparsity of hyperspectral images(HSIs),dictionary learning frameworks have been widely used in the field of unsupervised spectral ***,it is worth mentioning here that existing dictionary learning method-based unmixing methods are found to be short of robustness in noisy *** improve the performance,this study specifically puts forward a new unsupervised spectral unmixing *** the reason that the solution only functions in a condition that both endmembers and the abundances meet non-negative con-straints,a model is built to solve the unsupervised spectral un-mixing problem on the account of the dictionary learning *** raise the screening accuracy of final members,a new form of the target function is introduced into dictionary learning practice,which is conducive to the growing robustness of noisy HSI ***,by introducing the total variation(TV)terms into the proposed spectral unmixing based on robust nonnega-tive dictionary learning(RNDLSU),the context information under HSI space is to be cited as prior knowledge to compute the abundances when performing sparse unmixing ***-cording to the final results of the experiment,this method makes favorable performance under varying noise conditions,which is especially true under low signal to noise conditions.

关键词： hyperspectral image(HSI) nonnegative dictionary learning norm loss function unsupervised unmixing

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