基于特征空间增强下空谱全变差非负矩阵分解的高光谱解混

覃子怡, 杨隆珊

Hyperspectral unmixing based on spectral-spatial total variation nonnegative matrix factorization with feature space augmentation

QIN Ziyi, YANG Longshan

表2 特征空间增强下的SSTVNMF与其他对比方法在3个真实数据集上的评价指标和运行时间

Tab.2 Evaluation metrics and running time of SSTVNMF in feature space and other comparison methods on true dataset

算法 Jasper Ridge数据集 APEX数据集 Cuprite数据集 SAD SRE 运行时间/s SAD SRE 运行时间/s SAD SRE 运行时间/s 本文方法 0.141 6 10.590 9 0.51 0.138 0 11.762 0 4.23 0.398 4 9.284 1 0.76 SSTVNMF 0.141 9 10.505 2 0.32 0.138 1 11.761 9 3.78 0.391 7 9.177 2 0.50 NMFQMV 0.147 9 8.976 2 1.20 0.138 3 11.963 5 1.08 0.400 0 8.272 6 1.31 SeCoDe 0.215 8 8.420 6 22.78 0.163 5 3.079 8 6.20 0.280 5 7.026 8 13.50 gtvMBO 0.217 9 8.073 6 0.01 0.141 1 -0.274 9 0.01 0.263 7 4.308 5 0.01 PISINMF 0.119 8 9.916 9 2.70 0.147 9 7.380 3 1.53 0.434 3 10.044 9 3.70 EBEAE-TV 0.237 7 11.701 6 2.13 0.129 8 -1.452 3 1.17 0.288 2 4.799 4 3.37 SGSNMF 0.257 7 7.170 6 3.93 0.146 0 3.185 9 0.71 0.274 8 5.097 6 6.56 KbSNMF 0.137 8 9.243 5 6.83 0.139 8 11.132 1 3.05 0.409 2 8.793 3 14.74