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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种地学领域知识引导的高光谱融合感算协同探测方法及装置，方法包括以下步骤：将感兴趣目标的地学领域先验光谱知识与采集的低分辨率高光谱‑高分辨率多光谱图像对同时作为输入；将潜在融合数据建模为目标与背景成分之和，利用地学领域知识引导目标子空间的校正；建立一种新型联合优化模型，由任意高阶张量秩最小化与正交子空间投影损失两个新型正则化项构成，迭代求解以实现利用地学领域知识与隐式高阶低秩性同时确保融合成像与目标探测；求解超定最小二乘方程进一步提升融合精度并增强地学知识的鲁棒表示；迭代重复上述步骤直至收敛，同时输出融合感知与探测计算结果。
主权项：1.一种地学领域知识引导的高光谱融合感算协同探测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将观测场景中感兴趣地物目标的地学领域先验光谱知识与传感器采集的低分辨率高光谱图像-高分辨率多光谱图像数据对同时作为方法的输入，以通过领域知识引导高光谱融合成像感知与目标探测计算两项任务的同时实现；步骤2：将步骤1所输入低分辨率高光谱图像-高分辨率多光谱图像对的潜在高分辨率融合图像结果建模为目标与背景成分之和，利用所输入的地学领域先验光谱知识引导目标光谱子空间的初始化，划分目标和背景的光谱子空间；步骤3：利用步骤2所划分的目标与背景光谱子空间，建立一种新型联合优化模型，其中具有任意高阶张量秩最小化与正交子空间投影损失两个新型正则化项，通过迭代求解该模型，利用地学领域知识以及高光谱图像张量在可逆多模变换域下的隐式高阶低秩相关性，取得更精确、更紧凑的子空间表示张量，确保融合成像结果的精确获取与目标-背景光谱子空间的精确分离；步骤4：在步骤3求得更精确、更紧凑子空间表示张量之后，求解一个与输入光谱数据对相关的超定最小二乘方程，提升联合光谱子空间的鲁棒性，实现在得到更精确高分辨率融合高光谱图像的同时为目标表示计算地学习出增强的地学领域先验光谱知识；步骤5：迭代地重复步骤2至步骤4，直到满足收敛条件时，通过光谱子空间投影和目标非线性抑制，同时输出融合高光谱图像结果与目标精确探测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 地学领域知识引导的高光谱融合感算协同探测方法及装置
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