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高光谱图像解混的目的就是找出高光谱数据中混合像元里包含的纯光谱特征(端元),以及每个端元在该混合像元中所占的百分比(丰度)。在混合像元中分辨出其中包含的端元以及丰度是高光谱图像处理的一个重要技术。它为更准确的进行高光谱分类,目标检测等后续处理提供了有利的基础。基于稀疏回归的高光谱图像解混方法在光谱库中寻找最优子集去逼近观测数据,该方法可以避免端元估计,因而受到越来越多的关注。然而,由于数据中的噪声以及光谱库中原子的高互相关性,使得稀疏解混在光谱库中匹配的端元集包含非真实端元,降低了稀疏解混的准确性。