[發明專利]一種高光譜圖像修復方法、裝置、存儲介質及電子設備

有效

• 申請號: 202310680945.1
• 申請日: 2023-06-09
• 公開（公告）號: CN116433534B
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發明（設計）人: 孔祥陽
• 申請（專利權）人: 四川工程職業技術學院
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 楊子亮

1.一種高光譜圖像修復方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取原始圖像；

將所述原始圖像輸入修復模型，獲得目標圖像；其中，所述修復模型基于高光譜圖像的退化模型與目標正則項構建，所述目標正則項基于對所述高光譜圖像的結構變換稀疏與線性變換稀疏獲得，所述將所述原始圖像輸入修復模型，獲得目標圖像之前，所述高光譜圖像修復方法還包括：

獲取所述高光譜圖像的梯度矩陣；

基于變換稀疏學習方法，刻畫所述梯度矩陣的結構變換稀疏，如下：

其中，為變換稀疏項，表示沿著第n個維度的一階差分，即第n個維度的梯度圖像；

刻畫所述結構變換稀疏中變換稀疏項的線性變換稀疏，獲得所述目標正則項；其中，所述刻畫所述結構變換稀疏中變換稀疏項的線性變換稀疏，獲得所述目標正則項，包括：

利用l₁范數刻畫所述結構變換稀疏中變換稀疏項的線性變換稀疏，獲得刻畫結果，如下：

其中表示l₁范數，系數矩陣；

基于l₁范數最小化調整所述刻畫結果中每一項的權重，獲得所述目標正則項，加權形式如下：

其中，為對數和形式，n_i是中所有元素的個數，ε是一個非常小的正數，在中，其權重與成反比，即1/(+ε)，s.t.為約束條件；

所述高光譜圖像的退化模型表示如下：

其中，分別表示模糊的高光譜圖像、待復原的高光譜圖像和線性移位不變點擴散函數，H和W表示每一波段圖像的行和列數，L表示圖像的光譜波段數，*表示卷積算子；引入的先驗約束，并結合最小二乘框架，可得到如下的表達式，

其中，為保真項，為基于潛在空間和光譜先驗知識的正則項，為平衡上述兩項的參數；

根據前述式子得到所述修復模型如下：

。

2.根據權利要求1所述的高光譜圖像修復方法，其特征在于，所述將所述原始圖像輸入修復模型，獲得目標圖像之前，所述高光譜圖像修復方法還包括：

基于二維圖像的退化模型，獲得所述高光譜圖像的退化模型。

3.根據權利要求1所述的高光譜圖像修復方法，其特征在于，構建所述修復模型之后，所述高光譜圖像修復方法還包括：

基于交替方向乘子法，求解所述修復模型，獲得目標修復模型。

4.根據權利要求3所述的高光譜圖像修復方法，其特征在于，所述基于交替方向乘子法，求解所述修復模型，獲得目標修復模型，包括：

基于增廣拉格朗日函數，變換所述修復模型的約束條件，獲得變換函數；

基于交替方向乘子法，求解所述變換函數中的目標變量；

利用求解的所述目標變量更新拉格朗日乘子，并返回所述基于增廣拉格朗日函數，變換所述修復模型的約束條件，獲得變換函數的步驟，直至滿足迭代終止條件，獲得目標修復模型。