高光谱成像光谱仪从紫外到短波红外的连续电磁光谱中捕获几十至几百个波段的三维图像信息。高光谱图像包括长、宽两个平面维度和一个光谱维度。可以利用高光谱图像包含的丰富光谱信息进行探测地面目标和识别地物,因此高光谱图像在民用和军用领域被广泛运用。高光谱图像能够在较窄的波段上成像,因此具有较高的光谱分辨率。然而,由于受到空间分辨率较低和地物分布复杂的影响,高光谱图像含有大量的混合像元。在现有空间分辨率的条件下,大量地存在混合像元,这对图像分类和目标探测的结果造成了影响,同时也限制了高光谱的定量化发展。因此,如何有效地进行混合像元分解是高光谱图像应用的重要技术问题。混合像元分解的过程为求解包含的地物种类(端元)以及地物种类的占比(丰度)。目前,线性模型混合像元分解算法得到广泛应用。本文以提高端元提取和丰度估计精度为目标展开研究。本论文的主要工作如下。1.针对形态学算子的输出统计偏差较大,影响端元提取精度的问题,提出了一种基于广义形态学的高光谱图像端元提取算法。该算法引入参考像元,并把正则化的修正能量函数当作距离测度,通过计算含有两个结构单元的广义开-闭算子,提取端元。实验结果显示,该算法能自动提取端元,提取精度较高。2.针对高光谱图像序列端元提取算法存在较大的端元误差马尔可夫性,影响端元提取精度的问题,提出了一种基于Gram-Schmidt正交化的3端元成组提取算法。通过反复搜索特征空间中最大面积三角形进行成组端元提取,以降低端元误差的马尔可夫性,提高端元提取的精度。实验验证了算法的性能。3.为了解决大多数丰度估计算法需要进行行列式运算和矩阵求逆运算,导致算法计算复杂度较高的问题,提出了一种基于正交基的丰度估计算法。通过计算待分解向量在特征向量上的投影与正交基的比值获得丰度估计,该算法只涉及向量内积运算,计算量较小。实验验证了算法的有效性。4.经典非负矩阵分解的目标函数是非凸的,它影响着最优解的获取,为了解决这一问题,提出了一种基于端元约束非负矩阵分解的解混算法。根据端元之间独立的特性,添加端元光谱相关性和端元光谱差别两个约束,利用投影梯度算法进行迭代运算,同时获得端元和丰度估计。实验结果显示,该算法解混性能较好。