兩階段非負(fù)矩陣分解算法及其在光譜解混中的應(yīng)用

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摘 要： 非負(fù)矩陣分解問題（nonnegative matrix factorization， NMF）模型已成功應(yīng)用至高光譜遙感影像處理中的光譜解混工作，由于NMF優(yōu)化模型具有多個(gè)局部極小點(diǎn)，使得分解結(jié)果不穩(wěn)定。設(shè)計(jì)初始化方法或者選擇帶正則項(xiàng)的問題模型是提高分解精度的兩種常用方法。本文提出了兩階段的NMF算法，實(shí)現(xiàn)了初始點(diǎn)選取和正則項(xiàng)設(shè)計(jì)的結(jié)合。（剩余1009字）