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一种基于空间结构信息约束的高光谱图像解混方法

发布时间: 2022-12-09

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式： 技术转让
成果类型： 发明专利
行业领域：
新材料技术
成果介绍
本发明公开了一种基于空间结构信息约束的高光谱图像解混方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：高光谱图像的预处理；步骤2：空间矩阵的图学习；步骤3：高光谱图像的解混。本发明的方法在高光谱图像的空间结构信息刻画方面更加准确，在很大程度上提升了高光谱图像中像素间的空间结构关系，可更精确的识别出实际场景中的物质在图像中的位置和所占的比例，能够使光谱信息相同或相似的像素能够被更好的划分到同一个同质区域内，这使得该方法在实际应用问题中能够更准确的识别出场景中实际存在的不同物质或材料，以及这些物质或材料在图像中相对更精确的位置和所占的比例。因此，本发明的方法具有精度相对较高、可靠性好的特点，适合推广使用。
成果亮点
1、本发明与目前广泛用于高光谱遥感图像解混的其他稀疏解混方法相比，所提出的解混方法具有更好的解混性能和相对较低的计算代价。由于所提出的方法在高光谱图像的空间结构信息刻画方面更加准确，所以在很大程度上提升了高光谱图像中像素间的空间结构关系，可更精确的识别出实际场景中的物质在图像中的位置和所占的比例，能够使光谱信息相同或相似的像素能够被更好的划分到同一个同质区域内，这使得该方法在实际应用问题中能够更准确的识别出场景中实际存在的不同物质或材料，以及这些物质或材料在图像中相对更精确的位置和所占的比例。因此，本发明的方法具有精度相对较高、可靠性好的特点，适合推广使用。 2、与现有的高光谱图像解混方法中引入空间信息所不同的是，本发明利用图学习的方式来引入空间信息，通过图学习方式所得到的空间矩阵与手动构建的空间矩阵相比，可自适应不同情况的图像且更加鲁棒和准确。
团队介绍
雷锋团队是由哈尔滨师范大学14级政治与行政学院的关明贺同学于2015年9月1日建立的学生自主创立的创业团队。在黑龙江福成科技有限公司的赞助下，旨在为江北的大学生服务，让大学生过上更好的大学生活。自创立以来，雷锋团队本着为同学服务的宗旨，解决大学生生活问题为核心，为大学生提供广大的创业机会。创立后不久已成为哈尔滨江北十余所大学院校人数最多、最有号召力和影响力的学生团队组织。
成果资料
产业化落地方案
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成果综合评价报告

评价单位：“科创中国”黑龙江科技服务团 (黑龙江省科学技术协会) 评价时间：2023-11-11

莫世奇

哈尔滨工程大学

副院长

综合评价

技术前景广阔，具备技术成果转移转化要求。
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评价单位：“科创中国”黑龙江科技服务团 (黑龙江省科学技术协会) 评价时间：2022-12-19

宋要武

东北石油大学

大学教授

综合评价

本发明公开了一种基于空间结构信息约束的高光谱图像解混方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：高光谱图像的预处理；步骤2：空间矩阵的图学习；步骤3：高光谱图像的解混。本发明的方法在高光谱图像的空间结构信息刻画方面更加准确，在很大程度上提升了高光谱图像中像素间的空间结构关系，可更精确的识别出实际场景中的物质在图像中的位置和所占的比例，能够使光谱信息相同或相似的像素能够被更好的划分到同一个同质区域内，这使得该方法在实际应用问题中能够更准确的识别出场景中实际存在的不同物质或材料，以及这些物质或材料在图像中相对更精确的位置和所占的比例。因此，本发明的方法具有精度相对较高、可靠性好的特点，适合推广使用。
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