Démélange d'images hyperspectrales à l'aide de la NMF en-ligne avec contrainte de dispersion minimale
Résumé
We propose a new method for on-line hyperspectral images unmixing based on an ADMM (Alternating Direction Method of Multipliers) approach, particularly well-adapted to pushbroom imaging systems. The proposed algorithm presents a faster convergence and a lower computational complexity compared to the algorithms based on multiplicative update rules. Due to the general ill-posed nature of the unmixing problem, we impose a minimal endmembers dispersion constraint; this constraint can be interpreted as a convex relaxation of the minimal volume constraint. Real data tests illustrate the good performance of the proposed method compared to the state of the art.
Nous proposons une nouvelle méthode de démélange en-ligne d'images hyperspectrales fondée sur une approche de type ADMM (Alternating Direction Method of Multipliers), particulièrement bien adaptée aux systèmes d'imagerie pushbroom. L'algorithme proposé présente une convergence plus rapide et une complexité de calcul plus faible par rapport aux algorithmes fondés sur des règles de mise à jour multiplicatives. En raison du caractère généralement mal posé du problème de démélange, nous intégrons dans la méthode une contrainte de dispersion minimale des endmembers ; cette contrainte peut être interprétée comme une relaxation convexe de la contrainte de volume minimal. Des tests sur des données réelles permettent d'illustrer les bonnes performances de la méthode proposée comparées à l'état de l'art.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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