علوم، فناوری و کاربردهای فضایی

علوم، فناوری و کاربردهای فضایی

ارایه مدل توسعه یافته جداسازی منابع در شرایط کور با شرط وجود تغییر در منابع و بکار گیری آن در تجزیه تصاویر ابرطیفی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
دانشگاه صنعتی شیراز
10.22034/jssta.2025.520680.1246
چکیده
جداسازی منابع در داده های ابرطیفی، بمعنای مشخص کردن مواد مختلف با طول موجهای مجزا در متن تصاویر ابر طیفی است. هدف اصلی فرایند جداسازی، تعیین و تخمین دوپارامتر است. ۱- اعضای پایانی(S) ۲- تعیین نسبت و میزان هر یک از این اعضاء در تشکیل تصویر(A). از طرفی، فرایند یافتن این دو پارامتر در تصاویر بواسطه عواملی از جمله تغییر در اعضای پایانی (تغییرات ‌‌ذاتی و یا بیرونی) و همچنین مساله ترکیب شدن غیر خطی این اعضاء، ثابت و یکسان نیست. روش توسعه‌یافته ترکیب خطی پیشنهاد جالبی است که ضمن تکمیل روش ترکیب خطی، وجود تغییرات در اعضای پایانی را در مدل ریاضی ترکیب خطی لحاظ نموده است. با وجود مزایای عمده، این مدل در تغیییرات میکروسکوپیک اعضای پایانی دارای محدودیت بکارگیری است . همچنین، ابهام در استخراج ضریب تغییرات و نسبت اعضای پایانی در ترکیب در مدل وجود دارد. در این مقاله جهت رفع این موضوعات مدل بهبودیافته‌ی مدل قبل مبتنی بر ایده ای هندسی پیشنهاد شده است. این مدل بر مبنای مدل ترکیب خطی بنا شده تا از مزایای خطی بودن بهره‌مندگردد، ضمن آنکه تغییرات اعضای پایانی را با مدلی دینامیک ارایه می‌نماید تا امکان مدل سازی هر نوع تغییری میسر گردد. در مدل پیشنهادی آرایه‌ی سه بعدی جدیدی بنام (𝞧) معرفی می کنیم که در برگیرنده‌ی تغییرات اعضای پایانی در هر سه محور عمود بر هم باشد و هوشمندانه با بکارگیری ضرب هادامارد جزء به جزء اعضای این آرایه را با جزء به جزء اعضای پایانی(S) به هم متصل کرده ایم. با این کار وجود تغییر در سه بعد را برای هر یک از المانهای اعضای پایانی لحاظ کرده ایم ضمن آنکه بصورت کمی آنرا قابل محاسبه کرده‌ایم. در ادامه، با این تعریف جدید برای امکان تغییر اعضای پایانی، معادله بهینه‌سازی جدیدی برای حل مساله جداسازی ارایه کرده ایم که بر مبنای ریاضیات ترکیبی حاصل از ضرب ماتریسی و ضرب هادامارد در ساختار معادلات ماتریسی است. حل معادله بهینه سازی پیشنهادی، به دو معادله جدید دیگر منجر می شود که استخراج پارامترهای مطلوب (S آرایه و A ماتریس ) را با سرعت و دقت بیشتری امکان‌پذیر می‌سازد. شبیه سازی‌ها صحت و کارایی طرح پیشنهادی را تایید می‌کنند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

 
[1] J. M. Bioucas-Dias, A. Plaza, G. Camps-Valls, P. Scheunders, N. M. Nasrabadi, and J. Chanussot, “Hyperspectral remote sensing data analysis and future challenges,” IEEE Geosci. Remote Sens. Mag., vol. 1, no. 2, pp. 6–36, 2013.
[2] L. Drumetz, M.-A. Veganzones, S. Henrot, R. Phlypo, J. Chanussot, and C. Jutten, “Blind hyperspectral unmixing using an extended linear mixing model to address spectral variability,” IEEE Trans. Image Process., vol. 25, no. 8, pp. 3890–3905, 2016.
[3] D. Manolakis and G. Shaw, “Detection algorithms for hyperspectral imaging applications,” IEEE Signal Process. Mag., vol. 19, no. 1, pp. 29–43, 2002.
[4] G. Lu and B. Fei, “Medical hyperspectral imaging: A review,” J. Biomed. Opt., vol. 19, no. 1, Art. no. 010901, 2014.
[5] G. A. Shaw and H. K. Burke, “Spectral imaging for remote sensing,” Lincoln Lab. J., vol. 14, no. 1, pp. 3–28, 2003.
[6] N. Keshava and J. F. Mustard, “Spectral unmixing,” IEEE Signal Process. Mag., vol. 19, no. 1, pp. 44–57, 2002.
[7] L. Drumetz, J. Chanussot, C. Jutten, W.-K. Ma, and A. Iwasaki, “Spectral variability aware blind hyperspectral image unmixing based on convex geometry,” IEEE Trans. Image Process., vol. 29, pp. 4568–4582, 2020.
[8] J. M. Bioucas-Dias, A. Plaza, N. Dobigeon, M. Parente, Q. Du, P. Gader, and J. Chanussot, “Hyperspectral unmixing overview: Geometrical, statistical, and sparse regression-based approaches,” IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens., vol. 5, no. 2, pp. 354–379, 2012.
[9] N. Dobigeon, Y. Altmann, N. Brun, and S. Moussaoui, “Linear and nonlinear unmixing in hyperspectral imaging,” in Data Handling in Science and Technology, vol. 30. Amsterdam, The Netherlands: Elsevier, 2016, pp. 185–224.
[10] A. Zare and K. C. Ho, “Endmember variability in hyperspectral analysis: Addressing spectral variability during spectral unmixing,” IEEE Signal Process. Mag., vol. 31, no. 1, pp. 95–104, 2014.
[11] S. Henrot, J. Chanussot, and C. Jutten, “Dynamical spectral unmixing of multitemporal hyperspectral images,” IEEE Trans. Image Process., vol. 25, no. 7, pp. 3219–3232, 2016.
[12] R. A. Borsoi, T. Imbiriba, J. C. M. Bermudez, C. Richard, J. Chanussot, L. Drumetz, J.-Y. Tourneret, A. Zare, and C. Jutten, “Spectral variability in hyperspectral data unmixing: A comprehensive review,” IEEE Geosci. Remote Sens. Mag., vol. 9, no. 4, pp. 223–270, 2021.
[13] J. M. Nascimento and J. M. Bioucas-Dias, “Vertex component analysis: A fast algorithm to unmix hyperspectral data,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 43, no. 4, pp. 898–910, 2005.
[14] M. Kowalski, K. Siedenburg, and M. Dörfler, “Social sparsity! Neighborhood systems enrich structured shrinkage operators,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 61, no. 10, pp. 2498–2511, 2013.
[15] S. Boyd, N. Parikh, E. Chu, B. Peleato, J. Eckstein, et al., “Distributed optimization and statistical learning via the alternating direction method of multipliers,” Found. Trends Mach. Learn., vol. 3, no. 1, pp. 1–122, 2011.
[16] M.-D. Iordache, J. M. Bioucas-Dias, and A. Plaza, “Total variation spatial regularization for sparse hyperspectral unmixing,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 50, no. 11, pp. 4484–4502, 2012.
[17] J. M. Bioucas-Dias and J. M. Nascimento, “Hyperspectral subspace identification,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 46, no. 8, pp. 2435–2445, 2008.
[18] I. Regularization, “Blind hyperspectral unmixing using an extended linear mixing model to address spectral variability,” Supplementary material. IEEE Trans. Image Process., vol. 25, no. 8, pp. 3890–3905, 2016.
 
 
 
دوره 6، شماره 1
مهر 1405
صفحه 74-90

  • تاریخ دریافت 12 اردیبهشت 1404
  • تاریخ بازنگری 07 مرداد 1404
  • تاریخ پذیرش 30 شهریور 1404