基于核单纯形增长的高光谱端元提取算法

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简介：
本研究提出了一种基于核单纯形增长的方法来优化高光谱图像中的端元检测，有效提升了复杂场景下的材料识别精度和可靠性。为了有效提取高光谱图像中的端元，在多重散射效应的影响下，线性混合模型可能不再适用。因此，本段落将单纯形增长算法（SGA）扩展为内核版本。在新的单纯形体积公式中没有进行降维处理，并以此为基础形成了改进的单纯形增长算法（NSGA）。原始数据通过非线性映射转换到高维空间，在此空间中可以忽略多重散射的影响。为了简化复杂的非线性映射过程，使用内核函数将NSGA扩展为内核NSGA（KNSGA）。模拟和真实数据的实验结果显示，提出的KNSGA方法在性能上优于SGA和NSGA。

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基于核单纯形增长的高光谱端元提取算法

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本研究提出了一种基于核单纯形增长的方法来优化高光谱图像中的端元检测，有效提升了复杂场景下的材料识别精度和可靠性。为了有效提取高光谱图像中的端元，在多重散射效应的影响下，线性混合模型可能不再适用。因此，本段落将单纯形增长算法（SGA）扩展为内核版本。在新的单纯形体积公式中没有进行降维处理，并以此为基础形成了改进的单纯形增长算法（NSGA）。原始数据通过非线性映射转换到高维空间，在此空间中可以忽略多重散射的影响。为了简化复杂的非线性映射过程，使用内核函数将NSGA扩展为内核NSGA（KNSGA）。模拟和真实数据的实验结果显示，提出的KNSGA方法在性能上优于SGA和NSGA。

迅速实现基于单形体体积增长的端元提取算法

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本研究提出了一种高效的端元提取算法，通过单形体体积的增长来快速准确地识别和分离混合数据中的纯像素成分。单形体体积生长算法（SGA）是一种高效的高光谱图像端元提取方法。为解决多次顺序计算单形体体积导致的高计算复杂度问题，基于高维空间中单形体体积的计算公式改进了NSGA算法，并推导出两种快速实现方式：一种是基于矩阵三角分解的NSGA（FNSGACF），另一种则是利用分块矩阵行列式的NSGA（FNSGA）。其中，FNSGACF通过优化Cholesky分解方法将单形体体积计算转化为矩阵的三角分解过程，从而降低复杂度并提升算法效率。而FNSGA则采用分块矩阵的概念简化了矩阵行列式运算，大大减少了计算量。实验结果表明，在保持原有NSGA效果的前提下，这两种快速实现方式显著加快了运行速度，达到了高效执行的目标。

基于MATLAB的PPI高光谱端元提取算法（含注释）

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本研究开发了一种基于MATLAB的PPI算法，专门用于从高光谱图像中精确提取像素纯像元（端元），并提供了详细的代码注释以方便理解和应用。高光谱端元提取算法PPI的Matlab实现代码包含详细参数注释，适用于学习高光谱图像解混技术。

端元提取的单形体增长SGA MATLAB代码

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本MATLAB代码实现了一种基于端元提取的单形体增长算法（SGA），用于混合信号分析中的源分离问题。这是我学习过程中编写的混合像元分解中的端元提取部分的单形体增长（SGA）算法的MATLAB代码。这段代码浅显易懂，并包含三版SGA的代码，分别代表了我在不同阶段的学习思路。这三种思路之间差异不大，只是在细节上有所调整。此外，我还编写了一个用于主成分分析（PCA）降维的函数。尽管这些代码可以运行并得到结果，但没有提供验证结果的数据或精度评定方法，因此无法保证其正确性。

hyperIca.rar_MATLAB高光谱_端元光谱_端元提取_高光谱丰度估计_高光谱分析工具

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hyperIca.rar是一款基于MATLAB的高效高光谱数据分析工具，专为科研人员设计。此软件包内含多种算法以实现快速准确地提取端元光谱并进行高光谱图像的丰度估计，是科学研究中的得力助手。光谱提取效果好，丰度调整出色，适用于高光谱目标检测和端元提取。

MNF端元提取在高光谱中的应用

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本研究聚焦于MNF端元提取技术在高光谱图像处理中的应用，探讨其在目标识别、分类和分析方面的优越性及实际操作中的挑战与解决方案。利用MNF方法在MATLAB中对高光谱影像进行端元提取。

高光谱图像端元提取算法的进展与比较分析

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本研究综述了高光谱图像中端元提取的各种算法的发展历程，并对其性能进行了全面比较分析。通过评估不同方法在精度、效率和鲁棒性上的表现，为高光谱数据分析提供了实用指导和技术参考。高光谱图像中的端元提取算法研究进展与比较显示，混合像元的存在不仅影响了基于遥感影像的地物识别和分类精度，还成为限制遥感科学向定量化方向发展的主要因素。本段落分析并总结了现有典型的端元提取算法，并根据是否假设纯像元存在的标准将其分为两类。

小目标检测在高光谱图像中的端元提取算法

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本文提出了一种基于小目标检测的创新方法，应用于高光谱图像中端元成分的精确提取，旨在提高复杂场景下的物质识别精度和效率。针对高光谱图像中小目标检测问题，本段落提出了一种基于端元提取的目标检测算法。该算法通过使用主成分分析的变换矩阵来构造投影算子，并将原始图像投影到这个正交子空间中，使得背景信息得到抑制，从而突出了小概率的目标；在完成背景信息抑制的基础上，采用迭代误差分析方法实现自动端元提取；最后根据所提取出的目标端元光谱特征结合光谱角度匹配技术进行目标物的检测。为了验证该算法的有效性，利用高光谱数据进行了实验研究，并与经典的RX算法结果进行了比较。结果显示，提出的基于端元提取的方法无需任何先验知识即可实现良好的小目标探测效果，尤其在处理RX算法表现不佳的小目标时能够准确识别。

9927420PPI.zip_cem检测_OSP标区_端元提取_高光谱

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本项目为高光谱图像处理研究的一部分，主要探讨在OSPA（目标散乱背景）环境下使用cem算法进行端元自动提取的有效性与精确度，数据集PPI以9927420PPI.zip形式存储。从检测的图像质量来看，文中提出的方法效果最佳，目标与背景区分度最大；其次是UGTP-OSP方法；而WCM-CEM方法的效果最差。

基于空间纯度的端元提取在光谱混合分析中的应用

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本研究探讨了基于空间纯度的端元提取方法，并应用于光谱混合分析中，以提高复杂场景下物质成分识别和定量分析的精度与可靠性。基于空间纯度的端元提取方法用于光谱混合分析。