Численный алгоритм слепого гиперспектрального несмешивания, соединяющий пространственную корреляцию и спектральное подобие
Для гиперспектрального несмешивания предлагается многомасштабный метод пространственной регуляризации, основанный на модифицированном алгоритме сегментации изображения для генерации суперпикселей, в котором суперпиксели используются для извлечения контекстной информации из пространственных корреляций и спектрального сходства в гиперспектральных изображениях (HSI). Проблема разделения разложена на две простые задачи, касающиеся приблизительных суперпикселей и исходных пикселей. Результаты разделения этих задач имеют ограничения пространственной корреляции. Введение нового члена регуляризации, ограничивающего матрицу численности для обеспечения однородности численности, помогает эффективно использовать пространственные корреляции и спектральное подобие численности по данным HSI. Экспериментальные результаты, полученные на основе синтетических данных, демонстрируют более высокую точность предложенного алгоритма по сравнению с традиционными методами.
