基于广义形态学的高光谱图像解混算法

综合利用像元的光谱和空间信息，提出一种基于广义形态学的混合像元分解算法。引入基准像元，避免形态学算子在像元排序规则和替换准则上存在的局限性。针对图像中不同类别交界处存在的交叉替换现象，广义开-闭算子采用修正能量函数作为距离测度进行计算。端元提取之后利用全约束最小二乘法进行丰度反演。利用矿物光谱的模拟数据和真实数据进行实验，结果表明，该算法无需先验信息便可自动进行混合像元分解，分解精度较高。