[发明专利]基于稀疏主题松弛模型的高光谱影像解混方法及系统有效
| 申请号： | 202010930126.4 | 申请日： | 2020-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN112163460B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 朱祺琪;王琳琳 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/762;G06V10/77;G06V10/774;G06K9/62 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 彭建怡 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于稀疏主题松弛模型的高光谱影像解混方法及系统，包括：对高光谱影像中的像元按划分为训练数据集；再分别生成训练数据集和整个高光谱影像的共生矩阵，并将训练数据集的共生矩阵输入到模型进行预训练，得到预训练后的稀疏主题松弛模型；将高光谱影像的共生矩阵输入到预训练后的模型，得到影像的初始端元和初始丰度；将初始端元输入到由模糊C均值聚类算法构建的模型中，得到由稀疏主题松弛模型获取的端元以及相应的丰度；将由VCA‑FCLS模型生成的丰度结果和由稀疏主题松弛模型获取的丰度结果进行加权联合，得到高光谱影像的丰度结果；能有效避免端元可变性且无需构建端元光谱库，能快速挖掘高光谱影像混合像元中的隐含端元并估计丰度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 稀疏 主题 松弛 模型 光谱 影像 方法 系统 | ||
【主权项】：
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