为了减小光谱变化以及异常像素点对端元提取结果的影响,根据局部区域内纯像元和混合像元光谱特征的不同,提出一种基于空间像素纯度指数的端元提取算法.将光谱角距离和欧氏距离加权相加作为新的混合距离测度;采用固定大小的邻域窗口计算图像中所有像素的空间像素纯度指数,在此基础上,根据光谱角距离测度和设定的端元光谱区分性阈值依次搜索端元.仿真数据和真实高光谱图像实验结果表明:该算法能够准确地提取图像中的端元,并且精度高于其他一些端元提取算法.

为了进一步提高亚像元级地物的光谱分析精度,提出了一种基于核部分非负矩阵分解(Kernel Protection Non-negative Matrix Factorization,KPNMF)的非线性解混算法.首先通过基于凸面几何理论的端元提取方法提取纯像元端元候选像素集合,然后根据候选像素的空间纯度指数判断纯像元端元.在纯像元端元信息已知的条件下,利用核方法对部分非负矩阵分解(Protection Non-negative Matrix Factorization,PNMF)进行推广,构造相应