[发明专利]一种高光谱图像空间分辨率增强方法在审
| 申请号： | 201810274921.5 | 申请日： | 2018-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN108765280A | 公开（公告）日： | 2018-11-06 |
| 发明（设计）人： | 徐国明;许蒙恩;王峰;袁宏武;万家华 | 申请（专利权）人： | 徐国明 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T5/00 |
| 代理公司： | 合肥中谷知识产权代理事务所(普通合伙) 34146 | 代理人： | 洪玲 |
| 地址： | 230000 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种高光谱图像超分辨率增强方法，该方法首先提取图像中不同场景的反射光谱，通过压缩感知字典学习算法得到强稀疏性、弱相干性的光谱字典；其次利用高光谱场景中信号的稀疏性、非负性以及空间结构自相似性，从提取的场景反射光谱解析得到高空间分辨率的低光谱图像，通过同步正交匹配追踪算法求解得到稀疏编码矩阵；最后联合光谱字典和稀疏编码矩阵得到目标图像。由于联合使用图像的空间与光谱信息，模拟数据和真实数据实验结果表明，本发明方法相比于传统方法和矩阵分解方法，能够有效重建高光谱图像细节信息与纹理结构，有效提高波段平均峰值信噪比、波段平均结构相似度以及光谱角度映射，并且更好的保持光谱信息。 | ||
| 搜索关键词： | 高光谱图像 光谱 矩阵 反射光谱 光谱信息 稀疏编码 稀疏性 波段 场景 字典 空间结构 空间分辨率增强 高空间分辨率 匹配追踪算法 峰值信噪比 结构相似度 超分辨率 光谱图像 矩阵分解 模拟数据 目标图像 提取图像 纹理结构 细节信息 压缩感知 真实数据 字典学习 非负性 高光谱 相干性 求解 映射 算法 正交 解析 图像 重建 联合 | ||
【主权项】：
1.一种高光谱图像空间分辨率增强方法，其特征在于，该方法步骤描述如下：步骤一、提取图像中不同场景的反射光谱，通过压缩感知字典学习算法得到强稀疏性、弱相干性的光谱字典Φ；步骤二、利用高光谱场景中信号的稀疏性、非负性以及空间结构自相似性，从提取的场景反射光谱解析得到高空间分辨率的低光谱图像，通过同步正交匹配追踪算法求解得到稀疏编码矩阵B；步骤三、联合光谱字典Φ和稀疏编码矩阵B得到目标图像S。
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