基于核范数差分最大化字典剪枝的高光谱解混

字典剪枝方法通过识别能够作为线性组合高效表示图像的较小活跃光谱库元素子集来执行解混。本文提出一种利用高光谱数据低秩特性的基于核范数差分的字典剪枝新方法。所提流程计算假设整个光谱库为端元时原始数据丰度的核范数。在下一步中，算法在数据中追加一个光谱库元素后计算丰度的核范数。所获得的丰度矩阵的核范数差异最大的光谱库元素适合作为图像端元。所提流程通过使用大量通过改变条件生成的合成数据以及一些真实图像进行了验证。