基于变分增强拉格朗日方法的高光谱图像线性解混合MATLAB系统

资 源 简 介

本项目实现了采用变分增强拉格朗日框架的高光谱图像解混合算法。通过构建融合空间正则化和光谱约束的优化模型，结合交替方向乘子法（ADMM）高效求解，显著提升端元与丰度的分离精度。适用于遥感图像处理任务。

详 情 说 明

高光谱图像变分增强拉格朗日线性解混合系统

项目介绍

本项目实现了一种基于变分增强拉格朗日方法的高光谱图像线性解混合算法。通过构建包含空间正则化和光谱约束的优化模型，系统能够有效分离高光谱图像中的端元光谱和丰度图。采用交替方向乘子法（ADMM）求解变分优化问题，该方法特别擅长处理混合像元分解中的非线性效应，同时保持解的光谱一致性和空间平滑性，适用于处理具有复杂地物分布的高光谱遥感数据。

功能特性

• 变分正则化建模：融合空间平滑性和光谱保真度约束的优化模型
• 高效优化算法：采用增强拉格朗日乘子法（ALM）和交替方向优化（ADMM）算法
• 高质量解混合：准确提取端元光谱特征和空间分布丰度
• 全面质量评估：提供多项解混合质量评估指标和误差分析
• 灵活参数配置：支持正则化参数和收敛阈值的自定义设置

使用方法

输入准备

1. 高光谱图像数据：支持.mat或.hdr格式的数据立方体

- 空间维度：M×N像素 - 光谱维度：L个波段 - 数据范围：反射率值（0-1）或DN值

1. 参数设置：

- 端元数量（整数） - 空间平滑系数 - 光谱保真度权重 - 算法收敛阈值（默认1e-6）

运行步骤

1. 配置输入参数和数据路径
2. 执行主程序启动解混合过程
3. 查看生成的解混合结果和质量评估报告

输出结果

• 端元光谱矩阵：L×P维，包含P个端元的光谱特征曲线
• 丰度分布图：M×N×P维，满足非负性和和为一约束
• 重构误差分析：包括RMSE和迭代收敛曲线
• 质量评估指标：光谱角距离（SAD）、均方根误差（RMSE）、端元纯度指数

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：图像处理工具箱、优化工具箱
• 内存要求：建议8GB以上，根据数据规模调整
• 存储空间：足够存储输入输出数据及中间结果

文件说明

main.m文件作为项目的主要入口点，实现了系统核心的解混合流程控制功能。该文件集成了数据预处理、变分模型构建、优化算法执行以及结果后处理等关键环节，负责协调各模块间的数据传递与参数配置，确保整个解混合过程的高效运行。具体而言，该文件完成了算法初始化设置、迭代优化过程监控、收敛条件判断以及最终的结果输出与质量评估报告生成。