Approximate Sparse Regularized Hyperspectral Unmixing
المؤلفون المشاركون
Tian, Wei
Zhang, Yaning
Wang, Shengqian
Hu, Saifeng
Zhang, Shaoquan
Deng, Chengzhi
Wu, Zhaoming
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-08-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Sparse regression based unmixing has been recently proposed to estimate the abundance of materials present in hyperspectral image pixel.
In this paper, a novel sparse unmixing optimization model based on approximate sparsity, namely, approximate sparse unmixing (ASU), is firstly proposed to perform the unmixing task for hyperspectral remote sensing imagery.
And then, a variable splitting and augmented Lagrangian algorithm is introduced to tackle the optimization problem.
In ASU, approximate sparsity is used as a regularizer for sparse unmixing, which is sparser than l1 regularizer and much easier to be solved than l0 regularizer.
Three simulated and one real hyperspectral images were used to evaluate the performance of the proposed algorithm in comparison to l1 regularizer.
Experimental results demonstrate that the proposed algorithm is more effective and accurate for hyperspectral unmixing than state-of-the-art l1 regularizer.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Deng, Chengzhi& Zhang, Yaning& Wang, Shengqian& Zhang, Shaoquan& Tian, Wei& Wu, Zhaoming…[et al.]. 2014. Approximate Sparse Regularized Hyperspectral Unmixing. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-510480
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Deng, Chengzhi…[et al.]. Approximate Sparse Regularized Hyperspectral Unmixing. Mathematical Problems in Engineering No. 2014 (2014), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-510480
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Deng, Chengzhi& Zhang, Yaning& Wang, Shengqian& Zhang, Shaoquan& Tian, Wei& Wu, Zhaoming…[et al.]. Approximate Sparse Regularized Hyperspectral Unmixing. Mathematical Problems in Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-510480
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-510480
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر