基于鱼群算法的高光谱图像稀疏分解研究

摘要：

研究高光谱图像的稀疏分解问题,能够降低高光谱图像的数据量,便于后续处理,但传统正交匹配追踪算法的计算复杂度高、不能满足实时处理要求.针对上述问题,提出了一种利用人工鱼群算法实现高光谱图像稀疏分解的算法.算法采用人工鱼群自上而下的寻优模式,通过鱼群中各个体的局部寻优,实现全局最优值在群体中凸显出来的目的,以人工鱼群的更新过程对正交匹配追踪算法的匹配过程进行改进,完成稀疏分解.实验结果表明,与正交匹配追踪算法相比,所提算法计算复杂度低,计算效率提高15倍,且能够提高重构图像的峰值信噪比,充分说明改进算法能够满足实时性要求,更有利于实现高光谱图像的稀疏分解.

关键词：稀疏分解、正交匹配追踪、人工鱼群算法、峰值信噪比

所属期刊栏目：37

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：西安航空学院校级科研基金2018KY1222

在线出版日期：2020-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：226-233