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龍圖騰網(wǎng)恭喜聲耕智能科技(西安)研究院有限公司申請(qǐng)的專利一種基于非線性像元分析的高光譜圖像陰影補(bǔ)償方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114298940B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111661452.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/94；該發(fā)明授權(quán)一種基于非線性像元分析的高光譜圖像陰影補(bǔ)償方法是由趙敏;陳捷設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-30向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于非線性像元分析的高光譜圖像陰影補(bǔ)償方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于非線性像元分析的高光譜圖像陰影補(bǔ)償方法，本發(fā)明的陰影補(bǔ)償算法可分為三個(gè)部分：端元提取、豐度估計(jì)和陰影區(qū)域重建。本發(fā)明根據(jù)圖像陰影區(qū)域像元可能存在光子的多次相互作用，首先從圖像的陰影區(qū)域和非陰影區(qū)域提取端元，并利用陰影區(qū)域的端元和基于非線性混合模型的解混算法估計(jì)陰影區(qū)域像素的豐度。最后，利用非陰影區(qū)域的端元和陰影區(qū)域的像素豐度值對(duì)陰影區(qū)域像素進(jìn)行重構(gòu)補(bǔ)償高光譜圖像中的陰影部分。本發(fā)明能夠使用各種非線性解混模型進(jìn)行對(duì)陰影區(qū)域像元進(jìn)行豐度估計(jì)，并對(duì)陰影區(qū)域像元進(jìn)行重構(gòu)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于非線性像元分析的高光譜圖像陰影補(bǔ)償方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于非線性像元分析的高光譜圖像陰影補(bǔ)償方法，其特征在于，包括以下步驟：S1，獲取待補(bǔ)償陰影三維高光譜圖像，對(duì)待補(bǔ)償陰影三維高光譜圖像進(jìn)行重構(gòu)處理，得到二維高光譜圖像；S2，對(duì)二維高光譜圖像進(jìn)行端元個(gè)數(shù)估計(jì)，獲得端元個(gè)數(shù)；S3，獲得待補(bǔ)償陰影圖像的陰影和非陰影區(qū)域劃分標(biāo)簽矩陣，對(duì)劃分標(biāo)簽矩陣進(jìn)行重構(gòu)，得到一維劃分標(biāo)簽；S4，根據(jù)一維劃分標(biāo)簽將二維高光譜圖像劃分陰影區(qū)域集和非陰影區(qū)域集；S5，使用向量成分分析端元提取方法對(duì)陰影區(qū)域進(jìn)行端元估計(jì)，獲得陰影區(qū)域的端元矩陣；S6，使用向量成分分析端元提取方法對(duì)非陰影區(qū)域進(jìn)行端元估計(jì)，獲得非陰影區(qū)域的端元矩陣；S7，使用陰影區(qū)域提取的端元矩陣對(duì)陰影區(qū)域像元進(jìn)行豐度估計(jì)，具體方法如下：S71，使用雙線性模型進(jìn)行陰影區(qū)域豐度估計(jì)，獲得基于雙線性模型的陰影區(qū)域豐度估計(jì)結(jié)果abilinear；S72，使用p階多項(xiàng)式來解釋光子之間的高階相互作用，獲得基于雙線性模型的陰影區(qū)域豐度估計(jì)結(jié)果ap；S73，使用K-Hype模型來解釋光子之間的高階相互作用，獲得基于K-Hype模型的陰影區(qū)域豐度估計(jì)結(jié)果aK-Hype；S74，使用多重線性混合模型估計(jì)陰影區(qū)域像元豐度aMLM；S75，使用深度自編碼器解混方法NAE估計(jì)陰影區(qū)域豐度aNAE；S8，通過使用陰影區(qū)域的豐度估計(jì)信息和非陰影區(qū)域提取的對(duì)應(yīng)端元來完成陰影區(qū)域的重構(gòu)。

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