[发明专利]一种结合波段聚类和稀疏表达的遥感影像复原方法

权利要求书

1.一种结合波段聚类和稀疏表达的遥感影像复原方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，将待处理影像根据相关系数指标，划分为具有相关性差异的多个波段类别；

步骤2，对每一波段类别的波段求取最佳字典，包括以下子步骤，

步骤2.1，设第m波段类X^m中包含L个波段，在每个波段上以像素点(x_i,y_j)为中心，设一个n×n的窗口，将L个同一光谱的n×n的窗口块提取出来组合为维度为nn×L的列向量nn=n×n；同时利用列向量组成第m波段类的样本库；

步骤2.2，稀疏系数向量求解，第一次迭代时利用步骤2,1所得样本库中部分列向量构建该m类的初始字典，基于初始字典采用OMP算法求解列向量的稀疏系数向量；后续迭代利用上一次执行步骤2.3更新的新字典采用OMP算法求解列向量的稀疏系数向量；

步骤2.3，字典更新，包括采用K-SVD算法更新字典，更新方式如下，

对应于字典中的某列原子，找到利用该列原子的影像列以及相应稀疏系数向量，通过对每列原子所得的残差做奇异值分解来更新该原子，使通过字典线性表达所得到的值与原始影像的值之差满足能量最小；

步骤2.4，判断是否达到迭代停止条件，是则确定第m波段类的当前字典为最佳字典，否则返回执行步骤2.2直到达到迭代停止条件；

步骤3，根据步骤2所得每一波段类别的最佳字典进行最小二乘求解得到高质影像。

2.根据权利要求1所述结合波段聚类和稀疏表达的遥感影像复原方法，其特征在于：步骤1实现方式为，计算相关系数矩阵，以相关系数为指标，利用K-means算法对所有波段进行非监督聚类分为k类，每类中的波段相关性达到最大。