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龍圖騰網恭喜南京理工大學申請的專利一種小波域的多時高光譜圖像貝葉斯解混方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113435366B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110745207.1，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種小波域的多時高光譜圖像貝葉斯解混方法是由劉紅毅;陸有康;張晨陽;吳澤彬;韋志輝;劉柏宇設計研發完成，并于2021-06-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種小波域的多時高光譜圖像貝葉斯解混方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種小波域的多時高光譜圖像貝葉斯解混方法。該方法利用小波變換在信號檢測方面的優勢、貝葉斯模型以及端元和端元變異性的小波系數特點，分別對高光譜圖像的高低頻小波系數建立先驗模型，得到更接近真實值的端元和豐度。該方法的核心為充分利用小波系數的性質并進行先驗建模。本發明在傳統的貝葉斯解混模型基礎上，根據端元和端元變異性的小波系數特點，分別對其高低頻小波系數建立先驗模型。最后，針對得到的貝葉斯解混模型，用MCMC方法進行求解，并對得到的結果進行小波逆變換。實驗結果表明了所提出方法在端元和端元變異方面，具有更好的逼近性。

本發明授權一種小波域的多時高光譜圖像貝葉斯解混方法在權利要求書中公布了：1.一種小波域的多時高光譜圖像貝葉斯解混方法，其特征在于：將空間域的高光譜圖像數據轉換到小波域，得到小波域的線性擾動模型，進而基于分層貝葉斯方法，將解混問題轉化為最大后驗概率求解，然后對端元、端元變化以及噪聲進行先驗建模，最后在貝葉斯框架下，得到參數在小波域的后驗分布；利用MCMC方法中的GIBBS采樣器對參數的后驗分布進行采樣計算，再通過小波逆變換得到解混結果；所述將空間域的高光譜圖像譜維數據轉換到小波域的實現方法是：對高光譜圖像譜維數據作一維小波變換,得到小波域的PLMM模型wtyn,t＝wtM+dMt*an,t+bn,t其中，wt*表示小波變換算子，yn,t∈RL×1表示t時刻的第n個像元，M＝[m1,...,mR]表示規模為L×R的端元矩陣，dMt＝[dm1,t,...,dmR,t]表示t時刻規模為L×R的端元變異性矩陣，an,t∈RL×1表示t時刻的第n個像元的豐度系數，bn,t∈RL×1表示數據獲取及建模過程中產生的誤差或加性噪聲；基于分層貝葉斯方法的解混問題轉化為最大后驗概率問題，即使用貝葉斯公式對原始問題進行建模： 其中,wtYt＝[wty1,t,...,wtyN,t]表示t時刻的高光譜數據，wtM＝[wtm1,...,wtmR]表示端元矩陣，wtdMt＝[wtdm1,t,...,wtdmR,t]表示t時刻的端元變異性矩陣，At＝[a1,t,...,aN,t]表示t時刻的整個高光譜數據的豐度系數，表示t時刻噪聲方差，表示參數以及超參數集合，Ψ2表示端元變異項的方差組成的矩陣形式；所述對端元、端元變化以及噪聲進行先驗建模的實現方法為：充分利用小波變換在端元曲線特征提取上的有效性；小波域的似然函數pwtYt|Θ的先驗建模： 其中，λ表示小波變換的尺度，||*||F表示Frobenius范數；小波域的端元先驗分布pwtM建模： 其中，表示第r個端元在第l個波段的高頻數據，表示第r個端元在第l個波段的低頻數據,ξlow,high是一個充分大的數以保證無信息先驗；小波域的端元變異性先驗分布pwtdMt|wtM,Ψ2建模： 其中表示t＝1時刻小波域端元變異性高頻與低頻數據向量； 其中表示小波域端元變異性高低頻數據，表示的方差；在計算的過程中，對端元的高頻小波系數和端元變異的高頻小波系數的后驗分布提取前k個模極大系數進行計算；所述在貝葉斯框架下，得到參數在小波域的后驗分布為： 豐度的后驗分布： 其中，δ表示示性函數，σ2ar,n,t為利用局部差分定義的一個空間數據自適應的方差： 和分別表示垂直與水平差分算子,α被用來調節置信度；小波域端元變異性的后驗分布： 其中表示剔除第r個向量后的wtdMt的第l行元素，是wtM的第l行，表示wtYt的第l行元素所成的向量，是At的第r行所成的向量的轉置，A\r,t表示矩陣At剔除第r行；小波域端元后驗分布： 其中表示剔除第r個向量后的wtMt的第l行元素,是wtdMt的第l行；噪聲方差以及變異性方差的先驗分布： 其中，IG*表示逆伽馬分布，參數aσ，bσ，aψ，bψ＝10-3被用來確保一個弱信息先驗；通過貝葉斯公式計算得到后驗分布： 其中，IG*表示逆伽馬分布，||.||F表示Frobenius范數。

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