[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
| 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 |
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| 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 | ||
本申請公開了一種基于快速混合迭代的MAP?TV高光譜亞像元定位方法，方法包括獲取高光譜影像；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；利用FISTA算法和分裂Bregman算法相結合的算法計算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。本發明利用FISTA算法和分裂Bregman算法相結合的算法計算亞像元的定位結果，定位精度高，運算速度快，顯著地提高亞像元定位所需的時間。通過拆分高度非線性的復雜模型為幾個易于計算的閉合解的子問題，有效的減少了非線性運算，節省了大量的時間和運算量，僅需幾步迭代便能得到局部最優解。
技術領域
本發明涉及高光譜亞像元定位技術領域，尤其涉及一種基于快速混合迭代的MAP-TV高光譜亞像元定位方法。
背景技術
亞像元定位(Subpixel Mapping)技術最早由Atkinson提出，旨在基于空間依賴性假設從低分辨率豐度圖像中生成更高分辨率的分類圖像。具體做法是通過將混合像元切割成更小的單元，根據像元中每個端元的豐度值，按照最大化空間相關性準則等，將具體地物類別相應的分配到這些較小的亞像元中，從而實現對地物的定位。
現有技術中亞像元定位算法是使用梯度下降方法求解最大后驗概率正則化模型MAP-TV框架下的目標函數。但是使用梯度下降法求解最小化MAP-TV的效率低下，并且需要大量的時間和運算量。
發明內容
本發明公開了一種基于快速混合迭代的MAP-TV高光譜亞像元定位方法，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。
優選地，所述觀測模型為：
yc＝Dxc+nc，
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