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基于稀疏主题松弛模型的高光谱影像解混方法及系统

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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。

著录项

  • 公开/公告号CN112163460A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-01-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国地质大学(武汉);

    申请/专利号CN202010930126.4

  • 发明设计人 朱祺琪;王琳琳;

    申请日2020-09-07

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构42238 武汉知产时代知识产权代理有限公司;

  • 代理人彭建怡

  • 地址 430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号

  • 入库时间 2023-06-19 09:23:00

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-08-02

    授权

    发明专利权授予

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