高光譜圖像光譜解混問題的變分模型和高性能算法研究

《高光譜圖像光譜解混問題的變分模型和高性能算法研究》是依託電子科技大學,由趙熙樂擔任醒目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：高光譜圖像光譜解混問題的變分模型和高性能算法研究
• 依託單位：電子科技大學
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：趙熙樂

項目摘要

高光譜圖像提供了非常豐富的光譜信息和空間影像信息，在軍事和礦藏勘探等諸多領域發揮著越來越重要的作用。由於自然界地物的複雜多樣性以及感測器空間解析度的限制，高光譜圖像中普遍存在光譜可能由幾種典型地物光譜混合組成的混合像元。確定混合像元的基本組成端元和基本組成端元所占比例的高光譜圖像光譜解混過程是實現成像區域像元地物類型精確分類和識別的重要預處理環節。發展高光譜圖像光譜解混問題的數學模型和高性能光譜解混算法是高光譜遙感套用向定量化發展中亟待解決的基礎科學問題之一。本項目擬研究高光譜圖像光譜解混問題如下三個方面：(1)基於新型正則項，研究實用高光譜圖像光譜解混變分模型及其理論性質；(2)基於分而治之的分裂思想，研究適用於大規模高光譜圖像的高性能光譜解混算法及其理論性質;(3)研究高光譜圖像光譜解混模型中正則化參數的選取方法。本項目研究方案的成功實施具有重要的學術意義和套用價值。

結題摘要

高光譜圖像提供了非常豐富的光譜信息和空間影像信息，確定混合像元的基本組成端元及所占比例的高光譜解混是高光譜遙感套用的關鍵問題之一。如何充分利用高光譜圖像空間-光譜維度先驗知識是高光譜圖像解混及其它高光譜圖像套用的基礎問題同時也是難點問題之一。本項目以高光譜圖像解混為出發點，充分探究了高光譜圖像空間-光譜維度先驗知識並在此基礎上設計了新型的正則項，成功套用到高光譜圖像解混、高光譜圖像復原和其它高維圖像復原等問題，並取得了一系列成果。有力地促進高光譜圖像處理及一般高維圖像處理的發展，具有重要的學術意義和套用價值。 按照研究計畫，項目圓滿完成了課題預期的研究計畫，實現了預期目標，並在研究的深度和廣度上都比既定計畫有了進一步的擴展。在項目資助下，項目組發表科研論文16篇(SCI收錄論文15篇、會議論文1篇)，其中包括IEEE Transactions on Image Processing, Numerical Linear Algebra with Application 和CCF A 類會議CVPR等；參編科學出版社出版學術專著一部。成果獲2015年四川省科學技術進步獎一等獎。項目組培養畢業博士生3名，在讀博士生1名、碩士生4名。