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龙图腾网恭喜中国地质大学(武汉)申请的专利基于自适应局部邻域约束的小波域NMF图像解混方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115311166B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211010169.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于自适应局部邻域约束的小波域NMF图像解混方法是由王巍;李杏梅;范朋沅设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应局部邻域约束的小波域NMF图像解混方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于自适应局部邻域约束的小波域NMF图像解混方法，包括：分别对高光谱数据矩阵和端元数据矩阵进行双正交小波包变换；获取端元数据矩阵对应的小波包树每个节点处的系数矩阵，找到最低条件数的节点；将最低条件数的节点对应的相关矩阵数据，作为基于自适应局部邻域加权约束的NMF模型输入，迭代更新丰度矩阵和端元矩阵，直到所述模型收敛，输出收敛时迭代更新后的丰度矩阵和端元矩阵；使用条件数最低一层的小波包树节点对端元进行重构。克服了在解混过程中出现的病态矩阵问题，进一步提升了解混精度效果。

本发明授权基于自适应局部邻域约束的小波域NMF图像解混方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应局部邻域约束的小波域NMF图像解混方法，其特征在于，包括：步骤一、获取高光谱遥感图像；步骤二、获取高光谱数据矩阵X、端元矩阵A和丰度矩阵S；步骤三、分别对所述高光谱数据矩阵和所述端元数据矩阵进行d层双正交小波包变换，分别得到高光谱数据矩阵对应的小波包树、得到端元数据矩阵对应的小波包树；步骤四、获取所述端元数据矩阵对应的小波包树每个节点处的系数矩阵，计算每个所述系数矩阵的条件数，找到最低条件数的节点，记为minCond；步骤五、将所述最低条件数的节点minCond对应的高光谱数据矩阵的系数矩阵、该节点对应的端元数据矩阵的系数矩阵，以及丰度矩阵，作为基于自适应局部邻域加权约束的NMF模型输入，迭代更新丰度矩阵和端元矩阵，直到所述模型收敛，输出收敛时迭代更新后的丰度矩阵和端元矩阵；步骤六、将与minCond节点处在同一层的其他节点的系数矩阵，以及所述迭代更新后的端元矩阵作为重构函数的输入，输出得到重构后的端元矩阵；其中在所述步骤五中，基于自适应局部邻域加权约束的NMF模型为 其中λ是一个可调参数用于平衡近似误差和约束项，wij为给定像元xi的局部邻域像元xj对像元xi权重的贡献，xi表示高光谱数据矩阵的第i列，xj表示高光谱数据矩阵的第j列，Ni表示给定像元xi的局部邻域像元的列集合，j∈Ni；si表示的丰度矩阵S的第i列，sj表示的丰度矩阵S的第j列，P是端元数量，N是像元的总数；其中在所述步骤五中，迭代更新丰度矩阵S和端元矩阵A，A←A.*XST.ASST 其中·*表示矩阵对应元素相乘，.表示矩阵对应元素相除，矩阵χi表示xi的局部邻域权重之和，Sw的第i列表示为Xf和Af分别是X和A的增广矩阵。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。