論文の概要: Adaptive Multi-Order Graph Regularized NMF with Dual Sparsity for Hyperspectral Unmixing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19258v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 01:44:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:54:14.482227
• Title: Adaptive Multi-Order Graph Regularized NMF with Dual Sparsity for Hyperspectral Unmixing
• Title（参考訳）: 双極性を有する適応多階グラフ正規化NMFによるハイパースペクトルアンミキシング
• Authors: Hui Chen, Liangyu Liu, Xianchao Xiu, Wanquan Liu,
• Abstract要約: 3つの特徴を持つ適応多階グラフ正規化NMF法(MOGNMF)を提案する。 シミュレーションおよび実超スペクトルデータを用いた実験は,提案手法がより良い混合結果をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.449751010829148
• License:
• Abstract: Hyperspectral unmixing (HU) is a critical yet challenging task in remote sensing. However, existing nonnegative matrix factorization (NMF) methods with graph learning mostly focus on first-order or second-order nearest neighbor relationships and usually require manual parameter tuning, which fails to characterize intrinsic data structures. To address the above issues, we propose a novel adaptive multi-order graph regularized NMF method (MOGNMF) with three key features. First, multi-order graph regularization is introduced into the NMF framework to exploit global and local information comprehensively. Second, these parameters associated with the multi-order graph are learned adaptively through a data-driven approach. Third, dual sparsity is embedded to obtain better robustness, i.e., $\ell_{1/2}$-norm on the abundance matrix and $\ell_{2,1}$-norm on the noise matrix. To solve the proposed model, we develop an alternating minimization algorithm whose subproblems have explicit solutions, thus ensuring effectiveness. Experiments on simulated and real hyperspectral data indicate that the proposed method delivers better unmixing results.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトルアンミックス(HU)はリモートセンシングにおいて重要な課題である。 しかし、グラフ学習を用いた既存の非負行列分解法(NMF)は、主に一階または二階の近接関係に焦点をあて、通常は手動パラメータチューニングを必要とし、本質的なデータ構造を特徴づけることに失敗した。 上記の問題に対処するために,3つの重要な特徴を持つ適応多階グラフ正規化NMF法(MOGNMF)を提案する。 まず、NMFフレームワークに多階グラフ正規化を導入し、グローバルおよびローカル情報を包括的に活用する。 第二に、これらのパラメータはデータ駆動型アプローチによって適応的に学習される。 第三に、二重空間はより堅牢性を得るために埋め込まれており、すなわち、アバンダンス行列上の$\ell_{1/2}$-normとノイズ行列上の$\ell_{2,1}$-normである。 提案モデルでは,サブプロブレムが明示的な解を持つ交互最小化アルゴリズムを開発し,有効性を保証する。 シミュレーションおよび実超スペクトルデータを用いた実験は,提案手法がより良い混合結果をもたらすことを示す。

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