使用变分贝叶斯算法的半监督高光谱图像解混
统计方法学
2014-06-19 v1
摘要
本技术报告提出了一种用于半监督高光谱图像解混的变分贝叶斯算法。所提出的贝叶斯模型在丰度系数上采用了重尾、非负截断的 Laplace 先验。该先验对丰度系数同时施加了稀疏性假设和非负性约束。在 Aviris Cuprite 数据集上进行的实验结果展示了所提出方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1406.4705,
title = {Semisupervised hyperspectral image unmixing using a variational Bayes algorithm},
author = {Konstantinos E. Themelis and Athanasios A. Rontogiannis and Konstantinos D. Koutroumbas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1406.4705},
year = {2014}
}
备注
technical report