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ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing : official publication of the International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS) v.124, 2017년, pp.54 - 69   SCIE
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Multi-objective based spectral unmixing for hyperspectral images

Xu, Xia (Image Processing Center, School of Astronautics, Beihang University, Beijing 100191, PR China ); Shi, Zhenwei (Image Processing Center, School of Astronautics, Beihang University, Beijing 100191, PR China );
  • 초록  

    Abstract Sparse hyperspectral unmixing assumes that each observed pixel can be expressed by a linear combination of several pure spectra in a priori library. Sparse unmixing is challenging, since it is usually transformed to a NP-hard l 0 norm based optimization problem. Existing methods usually utilize a relaxation to the original l 0 norm. However, the relaxation may bring in sensitive weighted parameters and additional calculation error. In this paper, we propose a novel multi-objective based algorithm to solve the sparse unmixing problem without any relaxation. We transform sparse unmixing to a multi-objective optimization problem, which contains two correlative objectives: minimizing the reconstruction error and controlling the endmember sparsity. To improve the efficiency of multi-objective optimization, a population-based randomly flipping strategy is designed. Moreover, we theoretically prove that the proposed method is able to recover a guaranteed approximate solution from the spectral library within limited iterations. The proposed method can directly deal with l 0 norm via binary coding for the spectral signatures in the library. Experiments on both synthetic and real hyperspectral datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method.


  • 주제어

    Hyperspectral image .   Sparse unmixing .   Multi-objective optimization .   l 0 problem .   Binary coding.  

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