一种利用数学形态学改进的SGA端元提取算法

摘要

N-FINDR方法和单形体增长算法(SGA)由于原理简单、提取效果好等优点而被广泛关注.使用N-FINDR方法和SGA进行端元提取时,需要对原始图像数据进行降维处理,而在降维处理时有可能会"忽视"图像中的一些小目标.此外,一些针对N-FINDR的改进方法虽然通过引入不受维数限制的单形体体积计算公式避免了降维处理,然而由于N-FINDR方法本身的缺陷导致端元提取的结果不稳定.针对这些现象,本文提出一种既能做到每次端元提取的结果相同,又能避免降维处理的改进的单形体增长算法.首先利用数学形态学的方法确定图像的第一个端元,然后借鉴SGA的思想,利用改进的单形体体积计算公式依次提取图像端元.将改进后的SGA应用于高光谱遥感数据,证明了算法的有效性.