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[发明专利]高光谱图像异常检测方法、装置、设备及存储介质-CN202310077517.X在审
发明人：高连如;孙旭;孙晓彤;庄丽娜;张兵 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，提供一种高光谱图像异常检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待处理的高光谱图像；根据所述高光谱图像的波段数目和像元数目，分别对所述高光谱图像进行行列划分，构建高光谱图像的棋盘型拓扑框架；基于构建的棋盘型拓扑框架，确定所述高光谱图像中的各待测像元的目标异常分数，并根据各待测像元的目标异常分数确定对高光谱图像的异常检测结果。本发明提供的高光谱图像异常检测方法，通过构建棋盘型拓扑框架对高光谱图像进行拆解，对待测像元逐一进行异常探测，充分挖掘高光谱图像的特征并提取高光谱图像中的地物细节信息，提高对高光谱图像异常检测的准确性。
光谱图像异常检测方法装置设备存储介质

[发明专利]高光谱图像矫正方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210632407.0在审
发明人：杨康;杜文涛;郭京雨;王莹;张猛 -专利权人：宁波力显智能科技有限公司
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种高光谱图像矫正方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取高光谱图像；所述高光谱图像包含多个像元；通过特征提取网络，提取所述高光谱图像的各横向光谱特征；根据各所述横向光谱特征、以及图像畸变算法，确定各所述横向光谱特征的畸变信息；并根据各所述畸变信息、以及畸变分布算法，确定所述高光谱图像的畸变分布情况；根据所述畸变分布情况、以及所述高光谱图像，确定所述高光谱图像中各所述像元的位置偏差值，并通过各所述像元的位置偏差值，对所述高光谱图像中的各所述像元进行调整，得到已矫正的高光谱图像。采用本方法提升高光谱图像的矫正效果。
光谱图像矫正方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于空谱信息丰度约束的高光谱图像组稀疏解混方法-CN201410810715.3有效
发明人：张向荣;焦李成;吴健康;马文萍;马晶晶;侯彪;白静;刘红英 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2014-12-22 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体公开了基于空谱信息丰度约束的高光谱图像组稀疏解混方法，其实现步骤为：输入高光谱图像数据集及标准光谱库；利用均值漂移算法对高光谱图像数据自适应分组；对每组高光谱图像数据进行组稀疏解混；利用每组高光谱图像数据对应的丰度矩阵作为依据修剪光谱库；输出高光谱图像数据稀疏解混结果。本发明考虑高光谱数据和光谱库数据的结构特点，将组稀疏解混和光谱库修剪策略用于高光谱图像解混，提高了现有技术中对高光谱数据稀疏解混的精度。本发明的方法是基于半监督的高光谱图像解混方法，拥有稀疏解混的优势和较高的解混精度，是一种有效的高光谱图像解混方法。
基于信息约束光谱图像稀疏方法

[发明专利]空间-光谱联合遥感高光谱图像的异常检测方法-CN202310414342.7在审
发明人：张钧萍;唐雨欣;张晔 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：空间‑光谱联合遥感高光谱图像的异常检测方法，属于高光谱图像技术领域，本发明为解决现有高光谱异常检测存在数据存在特征维度大、数据量大、数据相关性高、冗余度高，以及准确性和效率比较差的问题。它包括：对高光谱图像中的数据进行波段分组预处理；将波段分组后的高光谱数据作为输入，构建Transformer深度学习模型，对高光谱图像的背景进行重建；采用空间‑光谱联合方法对重建背景的图像与原始高光谱图像之间的残差图像进行联合检测，分别获得光谱域和空间域的异常检测结果，将光谱域和空间域的异常检测结果进行线性组合，获得高光谱图像的异常检测结果。本发明用于高光谱图像的异常检测。
空间光谱联合遥感图像异常检测方法

[发明专利]基于单张RGB图像和非监督学习的高光谱图像复原方法-CN202110450105.7有效
发明人：张俊超;赵党军;陈溅来;杨德贵;梁步阁 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单张RGB图像和非监督学习的高光谱图像复原方法，包括如下步骤：A)获取同一区域内的高光谱图像数据和RGB图像数据，研究高光谱图像数据的统计属性、相邻波段的光谱响应差、不同波段间的结构相似性以及高光谱图像数据与RGB图像数据间的相关性；B)依据高光谱图像数据的统计属性、相邻波段的光谱响应差、不同波段间的结构相似性以及高光谱图像数据与RGB图像数据之间相关性设计损失函数，以能够以无监督的方式训练深度卷积神经网络，从而得到高光谱图像数据与RGB图像数据间的非线性映射关系；C)根据该非线性映射关系利用RGB图像数据复原高光谱图像数据。本发明能够实现利用单张RGB图像复原高光谱图像，实用性高。
基于单张 rgb 图像监督学习光谱复原方法

[发明专利]一种高光谱-多光谱图像的去噪融合方法-CN202310675670.2有效
发明人：孔祥阳;李登万;邱黎明;唐延东;钟铃 -专利权人：四川工程职业技术学院
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种高光谱‑多光谱图像的去噪融合方法，涉及图像处理技术领域；解决了现有技术对高光谱‑多光谱图像的去噪融合效率较低的技术问题。所述一种高光谱‑多光谱图像的去噪融合方法，包括以下步骤：获取原始高光谱图像和多光谱原始图像；将所述原始高光谱图像和所述多光谱原始图像输入至所述目标融合模型，以获得目标融合图像；其中，所述目标融合模型是基于空间‑光谱特征保留策略和噪声抑制策略构建的，所述空间‑光谱特征保留策略是利用高光谱图像和多光谱图像的空间‑光谱相关性及分辨率互补特性，通过交替优化得到高空间分辨率高光谱图像的核张量和因子矩阵；所述噪声抑制策略是通过引入张量
一种光谱图像融合方法

[发明专利]一种高光谱图像滤波降噪的方法-CN202111418958.9有效
发明人：李志峰 -专利权人：江苏云脑数据科技有限公司
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及高光谱图像技术领域，具体公开了一种高光谱图像滤波降噪的方法，其中，包括：获取待滤波的高光谱图像的图像信息，所述图像信息包括图像平面坐标轴和波段；根据所述图像信息选择匹配的三维滤波窗口，并确定与所述三维滤波窗口对应的拟合多项式；根据所述三维滤波窗口遍历所述待滤波的高光谱图像，并通过所述拟合多项式实现对所述待滤波的高光谱图像内的所有数据点进行拟合；根据拟合后的数据生成新的高光谱图像，所述新的高光谱图像的空间大小与所述待滤波的高光谱图像一致本发明提供的高光谱图像滤波降噪的方法针对高光谱图像平滑效果更加准确。
一种光谱图像滤波方法

[发明专利]一种基于高光谱成像的苹果霉心病识别方法及系统-CN202310094878.5在审
发明人：田杰;胡秋霞;杨炜 -专利权人：西安航空学院
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V10/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高光谱成像的苹果霉心病识别方法及系统，包括：采集苹果的高光谱图像并进行光谱分析，获取原始高光谱图像的光谱数据并确定光谱图像背景与果实区域之间存在较大差距的特定波段；根据特定波段对高光谱图像进行掩膜处理，获得掩膜处理后的苹果高光谱图像并输出光谱数据；采用PCA方法对原始高光谱图像和掩膜处理后的苹果高光谱图像的光谱数据进行处理，获得苹果霉心病高光谱图像特征并输入基于支持向量机的苹果霉心病识别模型，输出识别结果；该系统包括图像采集模块、光谱分析模块、掩膜处理模块、特征提取模块和识别模块，通过高光谱图像处理和光谱分析相结合，无损地检测研究对象内部特性，提高苹果霉心病诊断识别正确率。
一种基于光谱成像苹果心病识别方法系统

[发明专利]通过背景减去的光谱场景简化-CN201310406333.X在审
发明人： B.T.奥基平蒂;E.D.比勒;T.B.塞巴斯蒂安;K.R.库琴斯基 -专利权人：通用电气航空系统有限责任公司
申请日： 2013-09-09 - 公布日： 2014-05-21 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：从高光谱图像去除静止对象的方法除其他事物外还包括：收集目标场景的高光谱图像系列；确定该目标场景中没有移动或新的对象的至少一个第一高光谱图像；选择该至少一个第一高光谱图像；确定目标场景中具有移动对象的至少一个第二高光谱图像；以及从至少一个第二高光谱图像减去至少一个第一高光谱图像来创建背景减去的高光谱图像。
通过背景减去光谱场景简化

[发明专利]基于AAE提取空间特征的高光谱和全色图像融合方法-CN201910657463.8有效
发明人：谢卫莹;钟佳平;李云松;雷杰;刘保珠 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-07-19 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于AAE提取空间特征的高光谱和全色图像融合方法，解决了现有高光谱图像融合中光谱失真严重，空间细节注入不足的问题，实现步骤：获取图像数据集进行预处理；构建并训练高光谱图像光谱约束对抗自编码器网络；提取高光谱图像的空间特征；获取增强后全色图的空间细节；融合高光谱图像和增强后全色图像的空间信息；构建增益矩阵；得到高空间分辨率的高光谱图像。本发明同时考虑高光谱和全色图像空间信息，用AAE提取深层的空间特征，有效减小光谱损失，有效地提高空间分辨率。仿真证明，本发明融合指标和视觉效果空间和光谱性能更好，空间细节保持更好，光谱信息更完善，用于高光谱图像融合处理。
基于 aae 提取空间特征光谱全色图像融合方法

[发明专利]一种图像重建方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310842825.7在审
发明人：赖文震;陈勇;周阳;周敏;徐叶琦;李泽康 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提供一种图像重建方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理领域。方法包括获取初始高光谱图像，将初始高光谱图像作为当前高光谱图像，对当前高光谱图像进行分解得到初始光谱基和初始空间表征信息；基于深度注意力机制对所述初始空间表征信息进行空间语义特征提取，得到目标空间表征信息，进而得到第二高光谱图像；基于第二高光谱图像更新当前高光谱图像，直至特征相对误差小于预设阈值；将结束更新时得到的所述第二高光谱图像作为所述目标压缩成像系统对应的目标重建高光谱图像。本发明不需要收集大量的训练数据集，适用于不同成像系统，保证泛化能力，且充分探索高光谱图像的复杂结构特征，又融合了压缩测量图像的特征，成像精度高。
一种图像重建方法装置电子设备存储介质

[发明专利]面向高光谱图像和多光谱图像的时空谱融合方法-CN202210715154.3在审
发明人：李雁;李卫海;甘淑;袁希平;张泉;王艳英;王琳;胡琳 -专利权人：昆明理工大学;云南省军民融合发展研究院（云南省国防科技工业局综合研究所、云南省卫星遥感技术应用工程中心）
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明涉及时空谱遥感数据融合技术领域,尤其是一种面向高光谱图像和多光谱图像的时空谱融合方法，通过对高分一号多光谱(GF1WFV)图像和高分五号高光谱(GF5AHSI)图像的预处理，并对光谱图像空间分辨率和高光谱图像光谱分辨率的分析，将参考时刻的高光谱分辨率和预测时刻的多光谱高空间分辨率进行保留，构建时空谱综合预测模型，得到集合新时相的高空间高光谱图像，并利用预测时刻的多光谱图像进行验证。本发明的有益效果是在某时刻高光谱图像难以获取时，可用过去时刻的多光谱图像和高光谱图像进行预测，得到一幅能够满足需求时刻高空间分辨率的高光谱图像，解决数据源的问题，从而服务于众多高光谱应用领域。
面向光谱图像时空融合方法

[发明专利]一种高光谱图像分割系统及方法-CN202010878351.8有效
发明人：徐速;何希平;曹晓莉;江朝元;唐灿 -专利权人：重庆工商大学
申请日： 2020-08-27 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种高光谱图像分割系统及方法，其中系统包括高光谱检测设备、高光谱图像分割设备、预处理系统和图像分割主系统，其中分割方法，包括S1：由高光谱检测设备绘制或识别高光谱；S2：由光谱图像降维模块进行图像的降维；S3：由图像与数据导入模块将图像和数据信息导入至图像分割主系统中；S4：由映射模块和图像与数据整合模块根据数据和图像进行映射配对，最后由结果反馈模块将最终高光谱分割数据反馈。本发明通过高光谱检测设备绘制或识别高光谱图像后，由预处理系统对其进行光谱图像与数据分离机光谱数据降维处理，最后由图像与数据整合模块将高光谱图像的分割数据整合，并由结果反馈模块将结果反馈至触摸显示屏显示。
一种光谱图像分割系统方法

[发明专利]一种实时自调节的高光谱图像数据非均匀校正方法-CN202010704270.6有效
发明人：李奇峰;马翔云;崔泽霖;吴欢欢;张迎虎 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-07-21 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种实时自调节的高光谱图像数据非均匀校正方法，使高光谱相机定时拍摄采集多帧连续的高光谱图像检验数据，对多帧连续的高光谱图像检验数据进行整体统计，识别出高光谱图像检验数据中的坏点，计算出各坏点的响应比例曲线，将各坏点的响应比例曲线反馈至采集的高光谱图像数据，对高光谱图像数据进行校正。本发明可实现自动对高光谱图像进行校正。
一种实时调节光谱图像数据均匀校正方法

[发明专利]基于非重叠波段模拟的高光谱和多光谱图像融合方法-CN201910771410.9在审
发明人：李学龙;王琦;袁悦 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2019-08-21 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于非重叠波段模拟的高光谱和多光谱图像融合方法。首先，对图像进行预处理，并使用光谱解混技术生成在非重叠波段模拟的多光谱图像；然后，使用多光谱图像波段的最优线性组合获得对应于每个波段高光谱图像的高分辨率图像；最后，使用注入模型将高分辨率图像注入到每个波段的高光谱图像中，得到融合后的图像。本发明可以在保留高光谱图像中光谱信息的同时提高图像的空间分辨率，得到同时具有高空间分辨率和高光谱分辨率的融合图像，尤其是可以有效提高在高光谱和多光谱图像的波长重叠范围小的情况下的融合图像质量。
波段多光谱图像高光谱图像高分辨率图像融合图像非重叠高光谱图像预处理高光谱分辨率高空间分辨率空间分辨率光谱信息线性组合融合波长光谱保留