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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國電子科技集團公司第五十四研究所申請的專利機載高光譜圖像多尺度相對全變分協(xié)同表示異常檢測方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN115861856B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202211639606.0，技術領域涉及：G06V20/17；該發(fā)明授權機載高光譜圖像多尺度相對全變分協(xié)同表示異常檢測方法是由尹辰松;程志洪;朱永強;張潤東;李發(fā)銘;陳震;謝佳熙;周云;盧毛毛設計研發(fā)完成，并于2022-12-20向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本機載高光譜圖像多尺度相對全變分協(xié)同表示異常檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及機載高光譜圖像處理領域中一種機載高光譜圖像多尺度相對全變分協(xié)同表示異常檢測方法，包括：通過雙窗口獲取周圍空間鄰域像素集，并求解空間鄰域集在x和y方向的偏導數(shù)、在所有像素處梯度絕對值的加權和以及梯度加權和的絕對值，得到空間鄰域不同尺度的結構信息和紋理信息，并將結構信息進行融合得到相對全變分在多尺度下的結構信息；計算Tikhonov正則化矩陣，并對權重向量施加和為1以及使得權重向量二范數(shù)最小化的約束；根據(jù)約束以及正則化矩陣得出權重向量，并與結構信息進行乘積，得到待測像素用空間鄰域集表示的結果，然后和原始圖像作差得到殘差圖像。本發(fā)明當待檢測像素是異常像素時被誤判為背景像素的概率小，同時異常檢測率精度高。

本發(fā)明授權機載高光譜圖像多尺度相對全變分協(xié)同表示異常檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種機載高光譜圖像多尺度相對全變分協(xié)同表示異常檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：S1設置內(nèi)外窗尺寸，以高光譜圖像中待檢測像元為中心像元，通過雙窗口獲取周圍空間鄰域像素集；S2對空間鄰域像素集應用多尺度相對全變分模型進行處理，求解空間鄰域像素集在x方向和y方向上的偏導數(shù)、空間鄰域集中的像素在所有像素處的梯度絕對值的加權和以及空間鄰域集中的像素在所有像素處的梯度加權和的絕對值；S3根據(jù)步驟2的求解值，得到空間鄰域不同尺度的結構信息和紋理信息；S4更換不同的內(nèi)外窗尺寸，返回步驟S1，設定次數(shù)后進入步驟S5；S5將得到的不同尺度的結構信息進行融合，得到相對全變分在多尺度下的結構信息；S6根據(jù)空間鄰域像素集內(nèi)的每個像素和待測像素之間的空間關系，采用距離加權的Tikhonov正則化方式計算得到Tikhonov正則化矩陣；S7對權重向量施加和為1以及使得權重向量的二范數(shù)最小化的約束；S8根據(jù)步驟S7的約束以及步驟S6得到的Tikhonov正則化矩陣，對異常檢測目標函數(shù)中的權重向量求導并讓導數(shù)等于零，得出權重向量；S9將待測像素用權重向量和步驟S5得到的結構信息進行乘積，得到待測像素用空間鄰域集表示的結果；S10將步驟S9的結果和原始圖像作差得到殘差圖像，即判別出圖像中的異常像素。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢嗳?a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" >中國電子科技集團公司第五十四研究所，其通訊地址為：050081 河北省石家莊市橋西區(qū)中山西路589號遙控部；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。