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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：发明提供了一种高光谱图像的稀疏解混方法、装置、设备及存储介质，涉及遥感图像处理技术领域，该构建方法包括：获取高光谱图像，对所述高光谱图像见进行划分，得到多个同质区域；对每个所述同质区域进行图像正则化，得到第一正则化项；基于所述高光谱图像的全局空间信息获取丰度矩阵，并对所述丰度矩阵进行低秩正则化，得到第二正则化项；获取基础稀疏解混模型，基于所述基础稀疏解混模型、所述第一正则化项和所述第二正则化项得到最终的稀疏解混模型，并对所述稀疏解混模型进行求解。本发明提高了稀疏解混算法的准确性，进而提高混解结果的精度。
主权项：1.一种高光谱图像的稀疏解混方法，其特征在于，包括：获取高光谱图像，对所述高光谱图像见进行划分，得到多个同质区域；对每个所述同质区域进行图像正则化，得到第一正则化项，包括：在每个所述同质区域内构建拉普拉斯图正则化，得到所述第一正则化项；其中，所述第一正则化项为： 其中，xi和xj表示所述高光谱图像中的第i个和第j个像素的丰度，W为权重矩阵，TrX表示矩阵X的迹，XT表示矩阵X的转置，L＝D-W表示图拉普拉斯矩阵，表示对角矩阵，Wij为两个像素间的权值，m为所述高光谱图像中的像素个数；基于所述高光谱图像的全局空间信息获取丰度矩阵，并对所述丰度矩阵进行低秩正则化，得到第二正则化项，包括：对所述丰度矩阵进行转化，并对转化后的所述丰度矩阵的每个端元切片进行低秩正则化，得到所述第二正则化项；其中，所述第二正则化项为： 其中，Xi表示第i个所述端元切片，表示矩阵Xi核范数，其中σjXi表示矩阵Xi的第j个奇异值，ε是一个较小的常数；获取光谱权重；根据所述光谱权重和所述第二正则化项得到加权正则化项，并将所述加权正则化项作为所述第二正则化项，其中，所述光谱权重包括： 其中，i＝1,…,p，Xi,:表示所述丰度矩阵X的第i行元素；获取基础稀疏解混模型，基于所述基础稀疏解混模型、所述第一正则化项和所述第二正则化项得到最终的稀疏解混模型，并对所述稀疏解混模型进行求解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 一种高光谱图像的稀疏解混方法、装置、设备及存储介质
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