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ADMM算法及其在高光谱影像解混中的应用的中期报告
1.研究背景和意义
高光谱影像作为一种光谱与空间联合采集的数据形式，具有丰富的光谱信息和高分辨率的空间信息，已经被广泛应用于遥感图像分析、地质勘探、农业生态等领域。然而，由于高光谱影像中的光谱信息过于复杂，不同光谱之间存在较大的相关性与重叠，因此解混技术成为高光谱影像处理中的关键问题之一。
当前的解混方法多基于线性混合模型（LMM），即将每个像元表示为不同成分的线性组合，其中每个成分对应于原始光谱的一部分。然而，由于LMM基于线性假设，对于非线性光谱混合模型的解混效果并不理想。为了解决这一问题，近年来提出了基于非线性混合模型的解混方法，其中ADMM算法作为一种高效的优化技术，在非线性混合模型解混中具有广泛的应用。
因此，本文旨在深入研究ADMM算法在高光谱影像解混中的应用，以期为高光谱影像处理提供更加优秀的解混算法，为遥感图像分析和应用提供支持。
2.研究内容和方案
本文的研究内容主要包括以下几个方面：
（1）对高光谱影像进行预处理，包括数据预处理、降维处理等。
（2）研究非线性混合模型及其解混算法，重点探讨ADMM算法的原理和实现方式。
（3）基于ADMM算法，将非线性混合模型应用于高光谱影像解混，研究其解混效果及稳定性。
（4）通过实验验证ADMM算法在高光谱影像解混中的有效性和优越性。
具体实验方案包括：
（1）选取多个典型的高光谱影像进行实验验证，包括PaviaU、Salinas、IndianPines等数据集。
（2）采用ADMM算法对比传统的LMM方法和其他基于非线性混合模型的解混算法，包括带全变分方法、超像素约束方法等。
（3）对比不同算法的解混效果、稳定性、计算时间等方面的指标，评估算法的优劣。
3.研究进度和计划
目前，已经完成了高光谱影像的预处理和降维处理，确定了研究的非线性混合模型和使用的ADMM算法。接下来的工作是基于ADMM算法对比传统的LMM方法和其他基于非线性混合模型的解混算法，并进行实验验证。计划在接下来的两个月内完成实验部分的研究，并完成论文的撰写和修改，争取在年内顺利完成本科毕设研究。