基于高光谱图像解混的地物识别方法

摘要

本发明公开了一种基于高光谱图像解混的地物识别方法，主要解决现有方法判断混合像素点所属地物类别不准确的问题。其实现步骤为：输入一幅高光谱图像，将该高光谱图像中的混合像素点按列排成一个矩阵，组成数据矩阵；用数据矩阵的流形约束，丰度矩阵的稀疏约束和端元矩阵的平滑约束构成的约束项，加入到NMF算法的目标函数里，构成新的目标函数；对新的目标函数进行优化解混，得到该高光谱图像解混之后的端元矩阵和丰度矩阵；根据解混之后的端元矩阵和丰度矩阵判断该高光谱图像中所有混合像素点的地物类别。本发明能提高解混得到的端元值和丰度值的精度，从而提高了高光谱图像地物识别的精度，可用于目标跟踪。