[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在审
| 申请号： | 201710023141.9 | 申请日： | 2017-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN106780424A | 公开（公告）日： | 2017-05-31 |
| 发明（设计）人： | 韩晓琳;刘天娇;孙卫东 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所61215 | 代理人： | 段俊涛 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区1*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于极少数优化选择波段的高光谱图像获取方法，首先获得拥有极少数优化选择波段的高分辨率图像；其次选择与所得高分图像地物类别相似的低分高光谱图像集，进行字典预训练得到过完备的光谱字典；继而，将拥有少数优化选择波段的高分辨率图像在无非负约束条件下稀疏表示，得到稀疏表示系数；最后，利用字典、稀疏系数获得具有高分辨率的高光谱图像；本发明使获得的极少数波段高分图像涵盖了高光谱的重要波段信息，为获得高质量光谱提供了可能；避免了对同一场景下高光谱图像的依赖，降低了数据获取难度；弥补了端元分解对高光谱图像光谱特性描述能力的不足，有效提高了获取光谱的精度和获取的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 极少数 优化 选择 波段 光谱 图像 获取 方法 | ||
【主权项】：
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。
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