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基于光谱库优化学习的多光谱图像光谱超分方法和系统

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本申请提出了一种基于光谱库优化学习的多光谱图像光谱超分方法，包括：获取高空间分辨率的多光谱遥感图像、涵盖图像观测区域地物类别的光谱库、光谱库的波段配置矩阵和拟重建高光谱遥感图像的波段配置矩阵；对光谱库的波段配置矩阵和拟重建高光谱遥感图像的波段配置矩阵进行匹配获得特定波段光谱库；对多光谱遥感图像和特定波段光谱库进行稀疏表示，并通过优化学习获得表达特定波段光谱库的光谱字典和等价稀疏系数；通过表达特定波段光谱库的光谱字典和等价稀疏系数的乘积获取光谱超分辨后的高空间分辨率的高光谱遥感图像。本申请实现了由单帧多光谱图像到高光谱图像的高精度与高稳定的光谱超分辨率重建。

著录项

公开/公告号CN114022364A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-08

原文格式PDF
申请/专利权人清华大学;
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申请/专利号CN202111389302.9
发明设计人韩晓琳;孙卫东;
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申请日2021-11-22
分类号G06T3/40(20060101);G06T5/50(20060101);
代理机构11201 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人单冠飞
地址 100084 北京市海淀区清华园
入库时间 2023-06-19 14:08:07

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