线性光谱解混算法的最小体积约束版本 (2011年)

提出了最小体积单体约束的线性光谱解混算法。该算法不需要假设数据中存在纯像元，采用二次规划方法计算降维后的端元矩阵，利用最小二乘方法实现丰度估计和端元提取。实验结果表明，此算法解混的结果整体上优于MVC-NMF算法。