基于自适应回溯联合正交匹配追踪的高光谱图像解混

为提高高光谱图像的解混精度,针对联合匹配追踪(SMP)和联合正交匹配追踪(SOMP)算法在端元选择机制中存在的非最优问题,提出一种自适应回溯联合正交匹配追踪算法。对高光谱图像进行分块处理,通过初步测试选择每个分块中合适的端元加入端元支撑集,利用终极测试对支撑集中的端元进行检验,删除其中的错误端元,选取分块端元支撑集的并集作为整幅图像的端元支撑集,并以此为依据进行最小二乘法丰度估计。实验结果表明,与传统凸优化的稀疏解混算法及SMP,SOMP等贪婪算法相比,该算法具有更高的解混精度。