論文の概要: Nonlinear Hyperspectral Unmixing based on Multilinear Mixing Model using Convolutional Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08156v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 18:11:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 15:51:57.894781
• Title: Nonlinear Hyperspectral Unmixing based on Multilinear Mixing Model using Convolutional Autoencoders
• Title（参考訳）: 畳み込みオートエンコーダを用いた多重線形混合モデルに基づく非線形ハイパースペクトルアンミキシング
• Authors: Tingting Fang, Fei Zhu and Jie Chen
• Abstract要約: リフレクションに基づく教師なしアンミキシングのための新しいオートエンコーダネットワークを提案する。 合成データと実データの両方を用いた実験により,提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.867229549627128
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Unsupervised spectral unmixing consists of representing each observed pixel as a combination of several pure materials called endmembers with their corresponding abundance fractions. Beyond the linear assumption, various nonlinear unmixing models have been proposed, with the associated optimization problems solved either by traditional optimization algorithms or deep learning techniques. Current deep learning-based nonlinear unmixing focuses on the models in additive, bilinear-based formulations. By interpreting the reflection process using the discrete Markov chain, the multilinear mixing model (MLM) successfully accounts for the up to infinite-order interactions between endmembers. However, to simulate the physics process of MLM by neural networks explicitly is a challenging problem that has not been approached by far. In this article, we propose a novel autoencoder-based network for unsupervised unmixing based on MLM. Benefitting from an elaborate network design, the relationships among all the model parameters {\em i.e.}, endmembers, abundances, and transition probability parameters are explicitly modeled. There are two modes: MLM-1DAE considers only pixel-wise spectral information, and MLM-3DAE exploits the spectral-spatial correlations within input patches. Experiments on both the synthetic and real datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method as it achieves competitive performance to the classic solutions of MLM.
• Abstract（参考訳）: 教師なしスペクトルの混合は、各観測されたピクセルを、エンドメンバーと呼ばれるいくつかの純粋な物質と対応する分数分数の組み合わせとして表現する。 線形仮定を超えて、従来の最適化アルゴリズムやディープラーニング技術によって解決される最適化問題とともに、様々な非線形混合モデルが提案されている。 現在のディープラーニングに基づく非線形混合は、加法、双線型に基づく定式化におけるモデルに焦点を当てている。 離散マルコフ連鎖を用いて反射過程を解釈することにより、マルチ線形混合モデル(MLM)はエンドメンバー間の無限次相互作用をうまく説明できる。 しかし、ニューラルネットワークによるMLMの物理過程を明示的にシミュレートすることは、これまでアプローチされていない難しい問題である。 本稿では,MLMに基づく教師なしアンミキシングのための新しいオートエンコーダネットワークを提案する。 ネットワーク設計の精巧な利点により、すべてのモデルパラメータ間の関係、つまり、エンドメンバー、存在量、遷移確率パラメータは明示的にモデル化される。 MLM-1DAEはピクセル単位のスペクトル情報のみを考慮し、MLM-3DAEは入力パッチ内のスペクトル-空間相関を利用する。 合成データと実データの両方を用いた実験により,MLMの古典的解に対する競合性能を実現するため,提案手法の有効性が示された。

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