[发明专利]一种高光谱图像解混方法在审
| 申请号： | 201810257089.8 | 申请日： | 2018-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN108509380A | 公开（公告）日： | 2018-09-07 |
| 发明（设计）人： | 蓝金辉;张胜;邹金霖;王陆旸 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06F17/15 | 分类号： | G06F17/15;G06F17/16 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种高光谱图像解混方法，能够提高具有相似光谱特性的端元的解混精度。所述方法包括：建立包含类内与非类内端元的线性光谱混合模型；将光谱间的协方差平方和作为相关性函数，增加类内端元光谱间、非类内端元光谱间、类内与非类内端元光谱间的相关性约束；根据建立的线性光谱混合模型和确定的相关性约束，建立目标函数，应用非负矩阵分解算法进行解混。本发明涉及遥感图像处理技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 内端 光谱 线性光谱混合模型 高光谱图像 与非 平方和 遥感图像处理 非负矩阵 分解算法 光谱特性 目标函数 协方差 应用 | ||
【主权项】：
1.一种高光谱图像解混方法，其特征在于，包括：建立包含类内与非类内端元的线性光谱混合模型；将光谱间的协方差平方和作为相关性函数，增加类内端元光谱间、非类内端元光谱间、类内与非类内端元光谱间的相关性约束；根据建立的线性光谱混合模型和确定的相关性约束，建立目标函数，应用非负矩阵分解算法进行解混。
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