基于去噪降维和蝙蝠优化的高光谱图像盲解混算法

为解决盲源分离技术难以直接用于高光谱图像解混这一问题,将丰度非负及和为1约束作为盲源分离的目标函数,改变传统的独立性假设;同时,针对目标函数中具有大量的局部极小,引入蝙蝠优化算法,解决传统梯度类优化算法易陷入局部极值的问题.在降维过程中,提出一种基于奇异值分解去噪的正交子空间投影的降维方法.仿真数据和真实遥感数据实验表明,所提出算法收敛速度和解混准确度高,具有较强的抗噪声干扰能力,适用于像元纯度很低的高光谱图像解混.