Spectral weighted sparse unmixing of hyperspectral images based on framelet transform

XU Chenguang; XU Hongyu; YU Chunyan; DENG Chengzhi

doi:10.37188/OPE.20233109.1404

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Spectral weighted sparse unmixing of hyperspectral images based on framelet transform

Information Sciences | 更新时间：2023-05-15

- Spectral weighted sparse unmixing of hyperspectral images based on framelet transform
- Optics and Precision Engineering Vol. 31, Issue 9, Pages: 1404-1417(2023)
- 作者机构：
  
  南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室，江西南昌 330099
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20233109.1404
  CLC： TP751.1
- Received：18 May 2022，
  
  Revised：08 July 2022，
  
  Published：10 May 2023
- 稿件说明：
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徐晨光,徐洪雨,郁春艳等.Framelet变换高光谱图像光谱加权稀疏解混[J].光学精密工程,2023,31(09):1404-1417.

XU Chenguang,XU Hongyu,YU Chunyan,et al.Spectral weighted sparse unmixing of hyperspectral images based on framelet transform[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(09):1404-1417.
徐晨光,徐洪雨,郁春艳等.Framelet变换高光谱图像光谱加权稀疏解混[J].光学精密工程,2023,31(09):1404-1417. DOI： 10.37188/OPE.20233109.1404.

XU Chenguang,XU Hongyu,YU Chunyan,et al.Spectral weighted sparse unmixing of hyperspectral images based on framelet transform[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(09):1404-1417. DOI： 10.37188/OPE.20233109.1404.

摘要

空域中高光谱数据由于信息过于分散，冗余过多，且易受噪声的影响，其特征提取难度较大。为了提高高光谱图像解混的鲁棒性和稀疏性，提出了一种framelet变换高光谱图像光谱加权稀疏解混方法。介绍了高光谱稀疏解混和framelet变换方法的理论知识，接着利用framelet变换对高光谱图像解混建模，并且在该模型上加入变换域光谱加权稀疏正则项，提出framelet变换的高光谱图像光谱加权稀疏解混模型。最后，利用交替方向乘子法对模型进行求解。实验结果表明：信号与重建误差比（SRE）提高12.4%~1 045%，丰度重构正确率（

）保持在16%的误差内。与其他相关稀疏解混方法相比，本文提出的算法具有良好的抗噪性和稀疏性能，获得了更好的解混结果。

Abstract

Hyperspectral sparse unmixing methods have attracted considerable attention， and most current sparse unmixing methods are implemented in the spatial domain； however， the hyperspectral data used by these methods complicate feature extraction owing to scattered information， redundancy， and noisy spatial signals. To improve the robustness and sparsity of the unmixing results of hyperspectral images， a spectral-weighted sparse unmixing method of hyperspectral images based on the framelet transform （SFSU） is proposed. First， we introduce the theoretical knowledge of hyperspectral sparse unmixing and the framelet transform. Following this， we develop a hyperspectral image unmixing model based on the framelet transform using this theory. In this model， a spectral-weighted sparse regularization term is added to construct the SFSU. Finally， to solve the SFSU model， an alternating direction method of multipliers is presented. According to the experimental results， the signal-to-reconstruction error ratio is found to increase by 12.4%-1 045%， and the probability of success （

） remains within 16% error. The proposed model demonstrates better anti-noise and sparse performance compared with other related sparse unmixing methods and yields better unmixing results.

关键词

Keywords

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