基于解混预处理的高光谱目标检测方法

一幅高光谱图像经过解混后可以得到影像的端元集和各端元的丰度信息,利用解混后得到的信息提出了一种利用像元解混的目标探测算法。该算法利用端元提取算法提取出影像中的端元,通过对比端元和目标光谱确定目标端元,求得目标端元的丰度信息图,利用粒子群优化算法求得丰度图的最佳分割阈值作为目标探测的结果图像。为了验证新方法的有效性,将新方法和经典的CEM算法的检测结果作比较。实验表明提出的利用像元解混算法的探测性能优于经典的CEM算法,对用CEM算法检测效果不太理想的大目标也能准确识别。