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一种基于逐波段广义双线性模型的高光谱图像的解混方法

摘要

本发明公开了一种基于逐波段广义双线性模型的高光谱图像的解混方法,其步骤包括:1、建立逐波段广义双线性模型;2、基于贝叶斯最大后验准则和正则化理论,建立解混方法对应的优化模型;3、采用交替方法乘子法求解所述优化模型。本发明不仅能将高光谱图像的不同波段的不同高斯水平的高斯噪声考虑进去,还能将真实的高光谱图像中广泛存在的混合噪声考虑进去,即高光谱图像中不仅含有高斯噪声,还含有脉冲噪声、条带、死像素和死线等,因此具有对真实的高光谱图像中的混合噪声和不同波段的不同高斯水平噪声鲁棒的优点。

著录项

  • 公开/公告号CN109785242A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-05-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 合肥工业大学;

    申请/专利号CN201811097454.X

  • 申请日2018-09-19

  • 分类号G06T5/00(20060101);

  • 代理机构34101 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司;

  • 代理人陆丽莉;何梅生

  • 地址 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号

  • 入库时间 2024-02-19 11:00:22

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-28

    授权

    授权

  • 2019-06-14

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T5/00 申请日:20180919

    实质审查的生效

  • 2019-05-21

    公开

    公开

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