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ADMM算法及其在高光谱影像解混中的应用的任务书
一、任务背景
高光谱影像的解混是近年来研究的热点之一，其通过对光谱数据的解析来分离出不同的混合成分物质和对应的比例。高光谱影像的解混是一项复杂的计算任务，需要依靠高效的算法解决。其中ADMM算法是近年来广泛应用于高光谱影像解混的一种算法，其具有收敛速度快，精度高等优点，具有很强的实用性和应用前景。
二、任务要求
1.简述高光谱影像解混的基本原理及应用领域；
2.介绍ADMM算法的原理及其在高光谱影像解混中的应用，重点关注算法的收敛速度和精度；
3.结合实际数据进行算法实验验证，分析实验结果并指出优缺点。
三、任务分析
高光谱影像解混是基于光谱学原理的分析方法，其常见的应用场景包括环境监测、遥感图像处理、地质勘探等。在处理高光谱影像时，需要分离出混合光谱中的各成分的比例（混合系数）和光谱特征，这是高光谱影像解混的难点。
ADMM算法是近年来被广泛应用于高光谱影像解混的一种算法，其基本思路是将原优化问题转化为一系列子问题进行求解，并通过较少的高斯消元操作来实现解混的优化计算，从而提高算法的效率。这种算法既能保证解混结果的精度，又能快速收敛，具有良好的实用性和应用前景。
在实验验证过程中，可以选取一些具有代表性的高光谱影像数据，分别采用ADMM算法和其他算法进行比较分析，从而得出算法的优缺点和适用范围。同时也可以对算法参数的选择进行优化测试，以进一步提高解混的效率和准确性。
四、参考文献
1.高光谱遥感影像解混技术综述，李瑞芹、张晓丽，2018；
2.基于ADMM的高光谱图像分解算法研究，赵浩、孙茜，2019；
3.一种基于ADMM的高光谱影像解混算法研究，杨磊、李侃，2020；
4.针对高光谱图像的快速解混算法研究，张涵、杨雨婷，2021。