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高光谱解混的目的在于提取图像中的端元特征和丰度特征。由于高光谱图像空间分辨率低而存在大量混合像元,因此如何从混合像元中提取光谱特征和空间分布信息是高光谱解混面临的难题。基于非负矩阵分解的高光谱解混是一个不适定拟合问题,而且在处理过程中将立方体数据转化为矩阵会导致三维结构信息的丢失。利用最小体积单纯形空间稀疏性,提出一种基于最小体积稀疏正则的高光谱解混方法,能够挖掘出图像中光谱特性和丰度特征的内在关系,减少结构信息的丢失。将凸几何中的最小体积约束与非负矩阵分解相结合,并采用近似交替优化与交替方向乘子法设计出高效的求解算法。最后分别采用合成数据和真实数据进行仿真实验,结果表明该种算法能够有效地提取出高光谱图像的端元特征和丰度特征。

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水平集演化（LSE）是众所周知的轮廓提取（确定对象的边界）和对象分割的方法。 LSE 的主要障碍是重新初始化步骤。 必须执行此步骤以消除对象（轮廓）提取的边界的不规则性。 基本上，水平集必须根据一些基于距离的标准定期重新初始化。 事实上，我们如何实现重新初始化步骤并不是理论上解决的问题。 在工程实践中，结果可能存在大量错误。 在本文中，研究人员提出了 LSE 方法的新变体，它通过添加新的术语距离正则化来本质上保持水平集函数而不是重新初始化步骤。 这就是为什么这种新方法的名称是距离正则化 LSE (DRLSE)。

该代码是主要基于tensorflow框架下的逻辑回归模型，使用经典的梯度下降算法来最小化误差，加了L2正则化以减小过拟合。主要是针对没有测试集的数据，利用五折交叉验证并重复十次来计算AUC值，以评估模型。

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