Framelet变换高光谱图像光谱加权稀疏解混

徐晨光; 徐洪雨; 郁春艳; 邓承志

doi:10.37188/OPE.20233109.1404

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Framelet变换高光谱图像光谱加权稀疏解混

信息科学 | 更新时间：2026-09-12

- Framelet变换高光谱图像光谱加权稀疏解混
- Spectral weighted sparse unmixing of hyperspectral images based on framelet transform
- 光学精密工程 2023年31卷第9期页码：1404-1417
- 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：
  
  徐晨光（1985-），男，江西抚州人，现为南昌工程学院信息工程学院教师，主要从事遥感影像处理方面的研究。E-mail： xcg@nit.edu.cn
  邓承志（1980-），男，江西兴国人，教授，2008年于华中科技大学获得博士学位，现为南昌工程学院教务处处长，兼任江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室副主任、江西省电子学会秘书长、中国高等学校电工学研究会江西分会副理事长、江西省人工智能学会理事，主要从事遥感影像处理、图像处理方面的研究。E-mail： dengcz@nit.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61865012;62141105);江西省重点研发项目(20202BBGL73081;20181ACG70022);南昌工程学院大学生创新创业训练计划资助项目(2021026);江西省大学生创新创业训练计划资助项目(S202211319025;201211319001;201311319034);国家大学生创新创业训练计划资助项目(201911319016)
- DOI：10.37188/OPE.20233109.1404
  中图分类号： TP751.1
- 收稿：2022-05-18，
  
  修回：2022-07-08，
  
  纸质出版：2023-05-10
- 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

references

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