[发明专利]基于深度非负矩阵的高光谱图像混合像元分解方法及系统在审
| 申请号： | 202310754803.5 | 申请日： | 2023-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN116934614A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 贺威;邹佳琦;李卓鸿;汪雨晴;刘泽鹏;宋阳;张洪艳;杨光义 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/50;G06T3/00 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 肖明洲 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度非负矩阵的高光谱图像混合像元分解方法及系统，首先将重加权稀疏正则化项引入深度非负矩阵分解模型，以增强丰度图的稀疏性，其中正则化项的权重根据每次迭代的丰度矩阵自适应地更新。重加权的稀疏正则化项可以被视为对数和惩罚函数，其比L1范数更具稀疏性。其次采用全变差正则化项对丰度图进行去噪，以保持丰度图的分段平滑结构，充分利用丰度图的空间信息，显著提高了提出方法对噪声的鲁棒性。使用乘法迭代方法求解模型的方法，包括三个步骤：1)端元估计；2)丰度估计；3)丰度去噪。本发明能够提高解混精度和鲁棒性，适应各种复杂的光谱混合情况。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 矩阵 光谱 图像 混合 分解 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于武汉大学，未经武汉大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202310754803.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种显影盒
- 下一篇：拥堵路况下新能源汽车辅助驾驶方法、系统及车辆控制器
