高光谱图像解混Matlab代码-ICCCT-2019

简介：
本资源提供了一套用于高光谱图像解混的MATLAB代码，适用于参与或研究于2019年ICCCT会议的相关学者和技术人员使用。 高光谱图像中的端元提取算法基于Spearman秩相关 高光谱解混（HU）是估计一幅图象内所有像素的纯光谱特征集及其合并比例的关键步骤，对于进行有效的高光谱分析、可视化及理解至关重要。由于高光谱数据固有的复杂性，从图像中准确地提取一组纯净签名作为端元具有很大的挑战性。近年来，人们尝试使用基于凸性的或正交投影的方法来解决这一问题。 本段落介绍了一种新的算法，该算法利用Spearman秩相关（SRC）探索了基于凸性的方法在高光谱端元提取中的应用。通过合成数据集和真实世界的数据集对该算法进行了评估。实验结果显示，在这些测试中所提出的算法有效减少了光谱角度误差（SAE）以及光谱信息发散度（SID）。此外，该算法提取的端元与地面实况（GT）端元高度相关。 这项研究展示了Spearman秩相关在高光谱数据处理中的应用潜力，并为解决这一领域的挑战提供了新的视角。