公开(公告)号：CN119168864A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411292080.2

申请日：2024-09-14

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 陈伟涛 ,  王韬惟 ,  王力哲

IPC: G06T3/4053 ,  G06T7/11

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度超像素低秩表示的高光谱图像稀疏解混方法，包括具体如下步骤：引入Frobenius范数计算得到重建高光谱图像与原始高光谱图像之间的差异值，取最小差异值作为目标函数的数据保真项；引入L1范数自适应构建丰度矩阵的光谱加权因子和空间加权因子得到目标函数的稀疏正则化项；基于超像素分割算法得到不同分割尺度的多个分割图；对每个分割图的超像素区域引入加权核范数约束得到目标函数的低秩表示正则化项；构建目标函数；通过交替方向乘子法求解目标函数。本发明通过构建多尺度超像素引导的低秩正则化项，自适应地整合来自多个分割尺度的互补信息，从而提高解混算法的性能和结果的准确性。

公开(公告)号：CN117636162B

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202311565009.2

申请日：2023-11-21

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 秦绪文 ,  王韬惟 ,  陈伟涛

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/74

Abstract: 发明提供了一种高光谱图像的稀疏解混方法、装置、设备及存储介质，涉及遥感图像处理技术领域，该构建方法包括：获取高光谱图像，对所述高光谱图像见进行划分，得到多个同质区域；对每个所述同质区域进行图像正则化，得到第一正则化项；基于所述高光谱图像的全局空间信息获取丰度矩阵，并对所述丰度矩阵进行低秩正则化，得到第二正则化项；获取基础稀疏解混模型，基于所述基础稀疏解混模型、所述第一正则化项和所述第二正则化项得到最终的稀疏解混模型，并对所述稀疏解混模型进行求解。本发明提高了稀疏解混算法的准确性，进而提高混解结果的精度。

公开(公告)号：CN117636162A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311565009.2

申请日：2023-11-21

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 秦绪文 ,  王韬惟 ,  陈伟涛

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/74

Abstract: 发明提供了一种高光谱图像的稀疏解混方法、装置、设备及存储介质，涉及遥感图像处理技术领域，该构建方法包括：获取高光谱图像，对所述高光谱图像见进行划分，得到多个同质区域；对每个所述同质区域进行图像正则化，得到第一正则化项；基于所述高光谱图像的全局空间信息获取丰度矩阵，并对所述丰度矩阵进行低秩正则化，得到第二正则化项；获取基础稀疏解混模型，基于所述基础稀疏解混模型、所述第一正则化项和所述第二正则化项得到最终的稀疏解混模型，并对所述稀疏解混模型进行求解。本发明提高了稀疏解混算法的准确性，进而提高混解结果的精度。