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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京郵電大學(xué);北京睿拓時(shí)創(chuàng)科技有限公司申請(qǐng)的專利一種基于字典原子嵌入的RGB圖像光譜信息重構(gòu)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114240756B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06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：202111587798.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T3/4061；該發(fā)明授權(quán)一種基于字典原子嵌入的RGB圖像光譜信息重構(gòu)方法是由張雪松;侯一航;魏民;盧順杰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于字典原子嵌入的RGB圖像光譜信息重構(gòu)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：一種基于字典原子嵌入的RGB圖像光譜信息重構(gòu)方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)重構(gòu)RGB圖像信息得到對(duì)應(yīng)場(chǎng)景的高光譜圖像，首先由高分辨率光譜圖像庫(kù)得到訓(xùn)練樣本，然后基于貝葉斯非參數(shù)的字典學(xué)習(xí)理論并考慮光譜變化的光滑性使用高斯過(guò)程，學(xué)習(xí)得到完備的光譜字典；接著對(duì)每一個(gè)字典原子，根據(jù)與低維空間的特征相似性選取低維像素及其對(duì)應(yīng)的高維像素，使用它們鄰域構(gòu)成低維空間到高維空間的映射矩陣，完成訓(xùn)練階段；最后，根據(jù)測(cè)試圖像與光譜字典的關(guān)系選取從低維空間映射到高維空間的映射矩陣并重建，即可完成高光譜圖像的重建。本發(fā)明能夠通過(guò)彩色圖像重建高分辨率的高光譜圖像，同時(shí)保證計(jì)算速度，可以應(yīng)用在醫(yī)學(xué)成像、地質(zhì)勘探、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域。

本發(fā)明授權(quán)一種基于字典原子嵌入的RGB圖像光譜信息重構(gòu)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于字典原子嵌入的RGB圖像光譜信息重構(gòu)方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1，獲取高光譜分辨率圖像訓(xùn)練集并改變結(jié)構(gòu)成為二維數(shù)據(jù)Ytrain，使用在線字典學(xué)習(xí)方法設(shè)置字典尺寸、稀疏度求得初始完備字典D，同時(shí)使用Lasso方法得到初始稀疏系數(shù)A；步驟2，把步驟1得到的初始完備字典D和初始稀疏系數(shù)A作為初始值，使用貝葉斯非參數(shù)分析模型，并考慮光譜變化的光滑性，采用吉布斯采樣設(shè)置迭代次數(shù)、無(wú)信息參數(shù)初始值，得到高維完備字典Φh；步驟3，獲取步驟1中高光譜分辨率圖像對(duì)應(yīng)場(chǎng)景的低光譜分辨率圖像Yl，考慮到相機(jī)光譜敏感度函數(shù)C的光滑性和非負(fù)性，建立求解C的目標(biāo)函數(shù)并求解，得到重建高光譜分辨率場(chǎng)景的相機(jī)光譜敏感度函數(shù)C；步驟4，使用步驟3得到的相機(jī)光譜敏感度函數(shù)對(duì)高維完備字典Φh降維得到低維完備字典Φl，以低維完備字典Φl原子與低光譜分辨率圖像像素的距離關(guān)系，選擇低維鄰域和對(duì)應(yīng)的高維鄰域構(gòu)造映射矩陣，得到低維完備字典Φl對(duì)應(yīng)的映射矩陣；步驟5，獲得單幀RGB測(cè)試圖像，以空間維、光譜維為維度排列為二維數(shù)據(jù)；對(duì)測(cè)試圖像的每一個(gè)像素，在低維完備字典Φl中找到距離最近的字典原子，通過(guò)字典原子對(duì)應(yīng)的映射矩陣重建在高維空間對(duì)應(yīng)的像素，最終得到整個(gè)重建的高光譜分辨率圖像。

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