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[發明專利]基于快速混合迭代的MAP-TV高光譜亞像元定位方法在審

專利信息
申請號: 201910047765.3 申請日: 2019-01-18
公開(公告)號: CN109829946A 公開(公告)日: 2019-05-31
發明(設計)人: 高昆;張曉典;胡忠鎧;焦建超;蘇云;豆澤陽;楊媛麗;王俊偉 申請(專利權)人: 北京理工大學
主分類號: G06T7/73 分類號: G06T7/73
代理公司: 北京晟睿智杰知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11603 代理人: 于淼
地址: 100081 *** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 亞像元 高光譜 算法 迭代 定位結果 快速混合 算法計算 影像 混合像元分解 最大后驗概率 定位精度高 非線性運算 高度非線性 運算速度快 閉合 策略計算 復雜模型 類別確定 和運算 正則化 子問題 最優解 分裂 豐度 申請
【權利要求書】:

1.一種基于快速混合迭代的MAP-TV高光譜亞像元定位方法,其特征在于,包括步驟:

獲取高光譜影像;

對所述高光譜影像進行混合像元分解,得到不同端元組分的豐度;

求取最大后驗概率正則化模型MAP-TV,包括步驟:

定義觀測模型;

通過所述觀測模型得到最大后驗估計時對應的xc計算公式;

根據貝葉斯公式對所述xc計算公式進行處理,得到處理后的xc計算公式;

對所述處理后的xc計算公式進行TV正則化,得到最大后驗概率正則化模型MAP-TV;

利用FISTA算法和分裂Bregman算法相結合的算法計算xc,包括步驟:

將所述最大后驗概率正則化模型MAP-TV進行二階泰勒展開,得到二階泰勒展開后模型公式;

利用所述二階泰勒展開后模型公式和所述FISTA算法得到迭代的中間結果的計算公式為:

其中,η為超參數,xc為地物端元類別c的亞像元定位結果,κ為參數,為梯度算子,為第k次迭代得到的xc,為第k+1/2次迭代得到的xc,D為下采樣矩陣,yc為地物端元類別c的豐度圖像,DT為下采樣矩陣的轉置;

通過所述分裂Bregman算法求解

將與做線性運算得到下一次迭代的起始點

迭代結束得到xc

使用贏者通吃的類別確定策略計算出最終亞像元定位結果。

2.根據權利要求1所述的基于快速混合迭代的MAP-TV高光譜亞像元定位方法,其特征在于,所述觀測模型為:

yc=Dxc+nc

其中,yc為地物端元類別c的豐度圖像,xc為地物端元類別c的亞像元定位結果,D為下采樣矩陣,nc為類別c的噪聲。

3.根據權利要求1所述的基于快速混合迭代的MAP-TV高光譜亞像元定位方法,其特征在于,所述最大后驗估計時對應的xc計算公式為:

xc=argmax{Pr(xc|yc)},

其中,

其中,Pr(xc|yc)為通過豐度圖像進行亞像元定位得到的后驗概率,Pr(yc|xc)為低分辨率影像中類別c的似然函數,Pr(xc)為xc的先驗概率,Pr(yc)為固定值。

4.根據權利要求1所述的基于快速混合迭代的MAP-TV高光譜亞像元定位方法,其特征在于,所述處理后的xc計算公式為:

xc=argmin{‖yc-Dxc2+κU(xc)},

其中,U為正則化項。

5.根據權利要求1所述的基于快速混合迭代的MAP-TV高光譜亞像元定位方法,其特征在于,所述最大后驗概率正則化模型為:

其中,即為U(xc)。

6.根據權利要求5所述的基于快速混合迭代的MAP-TV高光譜亞像元定位方法,其特征在于,其中,

其中,為xc的水平方向的梯度,為xc的垂直方向的梯度,xc[i+1,j]為第i+1行、第j列圖像像素的定位結果,xc[i,j]為第i行、第j列圖像像素的定位結果,xc[i,j+1]為第i行、第j+1列圖像像素的定位結果。

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