摘要：基于表征相邻像元之间的同质性和差异性的空间约束,对稀疏解混模型进行改进,提高高光谱图像混合像元解混的精度。压缩原始光谱库生成解混光谱库,提高了空间约束对解混模型的影响,降低了高光谱图像对解混光谱库的稀疏性。基于解混光谱库,根据高光谱图像局部空域内的同质性和差异性构建流形约束项,将其以正则项形式与稀疏解混模型相结合构建改进解混模型,利用交替方向乘子法对改进后的解混模型进行凸优化求解。实验结果表明,算法对高光谱图像具有高的解混精度和优异的抗噪声性能。

关键词：高光谱图像 解混 空间约束 正则项 凸优化 

单位：南京航空航天大学航天学院; 南京210016