[发明专利]一种基于极少数优化选择波段的高光谱图像获取方法

权利要求书

1.一种基于极少数优化选择波段的高光谱图像获取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，获得极少数优化选择波段的高分辨率图像；

步骤2，获得与步骤1中图像地物类别相似的低分辨率高光谱图像数据集；

步骤3，通过对步骤2中得到的数据集在非分解的模式下进行字典预训练，得到过完备的光谱字典D；

步骤4，利用步骤1中得到的具有极少波段的高分辨率图像以及步骤3中得到的过完备的光谱字典D，在无非负约束的条件下求解稀疏表示系数A；

步骤5，通过获得具有高分辨率的高光谱图像。

2.根据权利要求1所述一种基于极少数优化选择波段的高光谱图像获取方法，其特征在于，所述步骤1中具有优化选择波段的高分辨率图像通过Y_L＝LX求得，其中X∈R^B×N为原始高光谱图像，L∈R^b×B为优化光谱传递函数，B＞＞b，分别为两幅图像的波段数，N为高光谱图像空间包含的像素点数目，其中R为实数空间。

3.根据权利要求1所述一种基于极少数优化选择波段的高光谱图像获取方法，其特征在于，所述步骤2中具有相似地物类别的低分辨率高光谱图像数据集是指，通过对具有相似地物类别的高光谱原始图像模糊并下采样得到的集合。

4.根据权利要求1所述一种基于极少数优化选择波段的高光谱图像获取方法，其特征在于，所述步骤3中过完备光谱字典D由K-SVD字典学习方法通过优化如下最小化问题求得：

$D=\mathrm{argmin}\left|\right|Y_R-DA|{|}_F^2+\mathrm{\λ}|\left|A\right|{|}_0$

其中，Y_R∈R^B×n是与X具有相似地物类别的低分辨率高光谱图像集，n为空间像素点数目，λ是正则化系数。

5.根据权利要求1所述一种基于极少数优化选择波段的高光谱图像获取方法，其特征在于，所述步骤4中稀疏表示系数A通过交替方向乘子法(ADMM)求解如下1范数约束问题得到:

$A=\mathrm{argmin}\left|\right|Y_L-LDA|{|}_F^2+\mathrm{\λ}|\left|A\right|{|}_1$

其中，λ为正则化参数。