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基于概率矩阵分解的高光谱图像锐化方法

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基于概率矩阵分解的高光谱图像锐化方法，属于遥感图像处理领域，其特征在于根据对同高度下同一目标地区同时拍摄的一幅低分辨的高光谱图像和一幅高分辨的多光谱图像以及多光谱摄像头对应高光谱图像的频率响应矩阵、分解矩阵维数和算法迭代次数，基于高分辨的高光谱图像中像素光谱矢量只由少量隐藏光谱特征矢量线性叠加形成的假定，先对输入的两幅图像进行预处理，列出两幅处理后的图像与待求高分辨的高光谱图像的数学方程，建立贝叶斯模型，用变分法计算分解矩阵的后验概率分布，得到分解矩阵中隐藏光谱特征矩阵，对应于两幅预处理后图像的线性叠加矢量的均值，从而获得待求高分辨的高光谱图像，本发明在高锐化精度的同时大幅降低了计算的耗时，且易于调节。

著录项

公开/公告号CN106447630B

专利类型发明专利
公开/公告日2018-05-29

原文格式PDF
申请/专利权人清华大学;
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申请/专利号CN201610828849.7
发明设计人陶晓明;林柏洪;葛宁;陆建华;
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申请日2016-09-18
分类号G06T5/00(20060101);
代理机构11203 北京思海天达知识产权代理有限公司;
代理人楼艮基
地址 100100 北京市海淀区清华园1号
入库时间 2022-08-23 10:11:27

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-05-29

授权

授权
2017-03-22

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T5/00 申请日:20160918

实质审查的生效
2017-02-22

公开

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