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J-GLOBAL ID：201702237632726982   整理番号：17A1250592

ハイパースペクトルアンミキシングのための全変動正則化再重みづけスパース非負行列因数分解【Powered by NICT】

Total Variation Regularized Reweighted Sparse Nonnegative Matrix Factorization for Hyperspectral Unmixing

著者 (3件)： He Wei (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, and the Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhang Hongyan (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, and the Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhang Liangpei (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, and the Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 55  号： 7  ページ： 3909-3921  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 端成分とそれらの対応する分数存在度の推定を含む,ブラインドハイパースペクトルアンミキシング(HU)は,ハイパースペクトル解析のための重要な課題である。最近,非負行列因数分解(NMF)とその拡張は,HUに広く使用されている。残念なことに,NMFベースの方法の大部分は容易に不適解をもたらし,NMFモデルの非凸性と雑音の影響に起因することができる。この限界を克服するために,筆者らは豊度マップの構造を最大限に利用すると,全変動正則化再重みづけスパースNMF(TV RSNMF)と命名した新しいブラインドHU法を提案した。豊度指標は,疎であると仮定し,重み付きスパース正則化器は,NMFモデルに組み込んだ。重み付きスパース正則化器の重量は豊度指標に関連した適応的に更新した。第二に,単一固定端成分に対応する存在量マップは区分的に滑らかなすべきである。TV正則化を採用して,各豊度マップの区分的に滑らかな構造を捕捉した。提案したTV RSNMFモデルに乗法反復解法では,TV正則化器は豊度マップ雑音除去手法,雑音へのTV RSNMFのロバスト性を改善すると見なすことができる。多数の実験はブラインドHUのために提案されたTV RSNMF方法の利点を説明するためにシミュレーションと実データ条件の両方で行った。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  乗算 ,  逐次近似 ,  *透視図法 ,  凸形 ,  *正則化 ,  雑音除去 ,  雑音 ,  *重みづけ
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  端成分 ,  *非負行列因子分解 ,  *総変動 ,  *ハイパースペクトルアンミキシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： ハイパースペクトルアンミキシング ,  全変動 ,  正則化 ,  重みづけ ,  非負行列因数分解