[发明专利]针对多帧图像光谱字典构建的增量学习方法和系统

权利要求书

1.一种针对多帧图像光谱字典构建的增量学习方法，其特征在于，

步骤S1，获取多帧光谱图像；

步骤S2，在稀疏与低秩约束下，利用第一帧光谱图像进行字典学习，获得表达第一帧光谱图像的光谱字典和稀疏系数；

步骤S3，使用所述表达第一帧光谱图像的光谱字典对第二帧光谱图像进行稀疏表示，得到第二帧光谱图像通过第一帧光谱图像的光谱字典表达时的稀疏系数，利用第一帧光谱图像的稀疏系数和所述第二帧光谱图像通过第一帧光谱图像的光谱字典表达时的稀疏系数，通过引入活动率比值将所述表达第一帧光谱图像的光谱字典划分为普适性光谱字典和第一帧光谱图像的特异性光谱字典；

步骤S4，通过引入野点去除策略，将第二帧光谱图像的特有信息作为第二帧光谱图像的特异性光谱字典的初始值，并在稀疏与低秩约束下进行优化求解，得到第二帧光谱图像的特异性光谱字典；

步骤S5，使用第一帧光谱图像和第二帧光谱图像的共有信息更新普适性光谱字典，获得由所述第一帧光谱图像的特异性光谱字典和所述第二帧光谱图像的特异性光谱字典以及更新后的普适性光谱字典构成的增量字典；

步骤S6，对下一帧光谱图像进行步骤S4，对经过步骤S4处理的下一帧光谱图像和其上一帧光谱图像进行步骤S5；

步骤S7，重复步骤S6，直到多帧光谱图像处理完成或者增量表达误差大于动态阈值，停止循环增量过程，获得由多帧光谱图像的特异性光谱字典和更新后的普适性光谱字典构成的增量字典。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取的多帧光谱图像具有相同的光谱分辨率，其中，第k帧光谱图像表示为：

其中，λ_X为获取的第k帧光谱图像的波段数，N^(k)为获取的第k帧光谱图像的各波段中的像素数。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在稀疏与低秩约束下，利用第一帧光谱图像进行字典学习，获得表达第一帧光谱图像的光谱字典和稀疏系数，包括：

通过求解整体字典优化函数，获得表达第一帧光谱图像的光谱字典和稀疏系数，其中，

整体字典优化函数表示为：

其中，D⁽¹⁾为表达第一帧光谱图像的光谱字典，A⁽¹⁾为第一帧光谱图像的稀疏系数，X⁽¹⁾为第一帧光谱图像，|| ||F表示F范数约束，|| ||₁为1范数约束，|| ||_*为核范数约束，λ为正则化参数，用于调节表示误差与1范数约束之间的平衡，η为正则化参数，用于调节表示误差与核约束之间的平衡。