一种基于最大距离的纯像元指数端元提取算法

在高光谱混合像元分解中,PPI算法是一种比较成熟的算法,但PPI算法中每次投影向量的生成都是随机的,多次执行PPI算法后端元提取的结果并不稳定。本文以线性光谱混合模型的凸面几何学描述为基础,利用端元在高光谱图像特征空间中所形成的凸面单形体端点的特点,提出了一种区别于PPI算法的最大距离纯像元指数方法。选取特征空间中所有样本点的光谱均值作为超球的球心,计算所有样本点到球心的欧氏距离,以等于或大于这个最大距离的长度作为半径,在特征空间中设计一个包围所有样本点的超球面,并在超球面上均匀地选取参考点,针对每一个参考点,在样本点中找出与它距离最远的一个,记录每个样本点成为距离最大点的次数,将其作为评价该像元是否为端元的纯像元指数,从而使得每次端元提取的精度得到保证。最后,利用美国内华达州Cuprite获取的AVIRIS数据对算法进行了验证。实验结果表明,采用本文算法提取的端元精度优于N-FINDR算法和VCA算法,而且鲁棒性较好,克服了PPI算法由于随机生成投影向量所带来的端元提取不稳定性。

A Novel Pure Pixel Index Endmember Extraction Algorithm Based on the Maximum Distance