摘要
本发明公开了一种鲁棒非负矩阵分解高光谱图像解混方法，包括：步骤1，计算高光谱图像的噪声估计值和噪声估计矩阵；步骤2，基于噪声估计值和噪声估计矩阵构建改进的加权残差非负矩阵分解模型；步骤3，引入二阶邻接关系得到高阶图并进行拉普拉斯正则化得到正则项；步骤4，引入高阶图拉普拉斯正则项得到基于全局结构约束的鲁棒非负矩阵分解模型；步骤5，基于全局结构约束的鲁棒非负矩阵分解模型实现高光谱图像解混。本发明能够获得更鲁棒、更准确的解混效果，并且能够更好地保护高光谱图像的内在结构，更适用于地物更复杂细节更丰富或者对解混精度需求更高的场景。
