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基于Gram行列式的高光谱图像端元提取算法采用传统的单形体最大体积标准，无需对原始高光谱图像进行降维处理，具有易理解、效率高等特点。快速Gram行列式算法是目前较优的方法，但其在实现逐个端元提取过程中，需要对已获取的端元Gram矩阵进行求逆处理，在端元数量逐渐增多时计算量增大。考虑到获取的端元Gram矩阵为对称正定矩阵，引入Hermitian矩阵的分块求逆迭代公式，可优化基于Gram行列式的端元提取算法，进一步提升端元提取算法效率。实验采用美国Cuprite地区的机载AVIRIS数据进行了验证和比较，结果表明该优化算法的有效性。