一种用于高光谱解混的即插即用先验框架
信号处理
2021-04-27 v3 图像与视频处理
摘要
光谱解混是高光谱图像处理与分析中一种广泛使用的技术。其旨在将混合像元分离为组成材料及其对应丰度。早期的光谱解混方案在各像元上独立进行。如今，将适当先验引入解混问题已颇为流行，因其可显著提升解混性能。然而，手工设计强正则化项并非易事，且复杂正则化项可能给其所涉优化问题的求解带来额外困难。为解决此问题，我们提出一种用于高光谱解混的即插即用（PnP）先验框架。更具体地，我们使用交替方向乘子法（ADMM）将优化问题分解为两个迭代子问题。其一为依赖于前向模型的常规优化问题，另一为与先验模型相关的邻近算子且可视为图像去噪问题。我们的框架灵活且可扩展，允许广泛的去噪器替代先验模型，从而避免手工设计正则化项。在合成数据与真实航拍数据上的实验表明了所提策略相较于其他最先进高光谱解混方法的优越性。
引用
@article{arxiv.2012.13074,
title = {A Plug-and-Play Priors Framework for Hyperspectral Unmixing},
author = {Min zhao and Xiuheng Wang and Jie Chen and Wei Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.13074},
year = {2021}
}
备注
IEEE Trans. Geosci. Remote sens, to be published. Manuscript submitted September 28, 2020; revised November 30, 2020 and accepted December 22, 2020