最小角回归Matlab代码-MGSEE：高光谱解混中的端元提取方法-统计、稀疏回归与几何

简介：
MGSEE是一款专为高光谱图像处理设计的MATLAB工具箱，采用最小角回归法进行高效的端元提取。结合统计分析、稀疏回归和几何约束，以实现精准解混。 在高光谱图像解混的研究领域内，端元提取主要依赖于统计、稀疏回归以及几何三种方法进行处理。大多数现有的端元提取算法仅基于其中一种方法开发而成。最近，结合了几何与统计特征的GSEE（Geo-StatEndmemberExtraction）被提出并得到了应用。 本段落则在此基础上进一步提出了改进型GSEE(MGSEE)算法，该算法在原有的框架之上加入了噪声去除步骤，并使用最小噪声分数(MNF)选择高信噪比频段。我们通过合成数据和真实基准数据集对MGSEE的性能进行了评估，结果显示，在进行端元提取之前采用这种预处理方法可以显著降低光谱角度误差(SAE)与光谱信息发散(SID)误差。 这些结果表明，改进型GSEE算法在分离纯材料时具有更高的准确性和有效性。该研究成果发表于2020年IEEE第5届计算通信与自动化国际会议(ICCCA)，地点位于印度大诺伊达，页码为449-453，DOI编号为10.1109/ICCCA49541.202。