申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司;国网江苏省电力有限公司响水县供电分公司;盐城电力设计院有限公司响水兴源电气分公司

申请日：2023-12-08

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117764836A

主分类号：G06T5/00

分类号：G06T5/00;G06T3/4053;G06T5/90;G06V10/40;G06V10/77;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/045;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.12#实质审查的生效;2024.03.26#公开

摘要：本发明公开一种光谱‑空间残差与区域极值约束的多光谱图像复原方法，首先利用光谱‑空间残差的复原网络Spectral‑spatialresidualrestorationnetwork，SSR可充分提取多光谱数据的光谱‑空间特征，然后使用网络输出结果自动学习深度先验以指导复原过程，应用稀疏诱导先验对图像的区域极值进行正则化，在最大后验概率估计MaximumaPosterioriProbability，MAP框架下构建多光谱复原模型，采取半二次分裂法和线性近似优化来迭代求解该模型得到复原的多光谱图像。本发明提出的光谱‑空间残差与区域极值约束的多光谱图像复原方法有利于恢复图像信息，提供更精准的图像数据支持。对完成精细化场景分类和异常检测任务具有重要的实际应用工程价值。

主权项：1.一种光谱-空间残差与区域极值约束的多光谱图像复原方法，其特征在于，包括以下步骤：1给定输入的多光谱图像Iblur∈h×w×N，先后通过SSR复原网络中的分支网络和全局网络，从Iblur∈h×w×N中预测分辨率更高且噪声更少的多光谱图像Iout∈H×W×N，其中h、H代表图像的高，w、W代表图像的宽、N代表通道数；2使用l1损失和空间-光谱总变分SSTV优化所提复原网络的参数；3使用基于区域极值深度先验的多光谱图像复原算法REC，进一步重建多光谱图像的纹理细节；4引入辅助变量e和l分别对应RminX和Imax-RmaxX来求解目标函数，得到最终的复原结果，RminX表示图像的区域极小值，Imax表示图像强度最大值，RmaxX表示图像的区域极大值。

全文数据：

权利要求：

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