[发明专利]一种非局部低秩张量相似性约束的高光谱解混方法

摘要

本发明公开了一种非局部低秩张量相似性约束的高光谱解混方法，以解决高光谱混合像元分解算法对于该特定问题的局限性，首先将高光谱图像表达为端元和丰度张量的线性组合，然后提取高光谱图像中的局部相似性特征，采用变分偏差正则项模拟局部相似性特征；最后提取高光谱图像中的图像立体块，对图像立体块进行相似性聚类，得到四阶张量相似性组，设计四阶张量的低秩正则项表达来约束图像中存在的所有非局部相似性，最终解得端元和丰度矩阵。本发明将高光谱数据的光谱信息和空间相结合，探索如何在解混的过程中充分利用数据中的空间结构来辅助非负张量分解框架，使得该方法具有很高的解混性能。