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龍圖騰網恭喜北京郵電大學;北京睿拓時創科技有限公司申請的專利一種基于字典原子嵌入的RGB圖像光譜信息重構方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114240756B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111587798.0，技術領域涉及：G06T3/4061；該發明授權一種基于字典原子嵌入的RGB圖像光譜信息重構方法是由張雪松;侯一航;魏民;盧順杰設計研發完成，并于2021-12-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于字典原子嵌入的RGB圖像光譜信息重構方法在說明書摘要公布了：一種基于字典原子嵌入的RGB圖像光譜信息重構方法，屬于計算機視覺領域。本發明通過重構RGB圖像信息得到對應場景的高光譜圖像，首先由高分辨率光譜圖像庫得到訓練樣本，然后基于貝葉斯非參數的字典學習理論并考慮光譜變化的光滑性使用高斯過程，學習得到完備的光譜字典；接著對每一個字典原子，根據與低維空間的特征相似性選取低維像素及其對應的高維像素，使用它們鄰域構成低維空間到高維空間的映射矩陣，完成訓練階段；最后，根據測試圖像與光譜字典的關系選取從低維空間映射到高維空間的映射矩陣并重建，即可完成高光譜圖像的重建。本發明能夠通過彩色圖像重建高分辨率的高光譜圖像，同時保證計算速度，可以應用在醫學成像、地質勘探、農業生產等領域。

本發明授權一種基于字典原子嵌入的RGB圖像光譜信息重構方法在權利要求書中公布了：1.一種基于字典原子嵌入的RGB圖像光譜信息重構方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1，獲取高光譜分辨率圖像訓練集并改變結構成為二維數據Ytrain，使用在線字典學習方法設置字典尺寸、稀疏度求得初始完備字典D，同時使用Lasso方法得到初始稀疏系數A；步驟2，把步驟1得到的初始完備字典D和初始稀疏系數A作為初始值，使用貝葉斯非參數分析模型，并考慮光譜變化的光滑性，采用吉布斯采樣設置迭代次數、無信息參數初始值，得到高維完備字典Φh；步驟3，獲取步驟1中高光譜分辨率圖像對應場景的低光譜分辨率圖像Yl，考慮到相機光譜敏感度函數C的光滑性和非負性，建立求解C的目標函數并求解，得到重建高光譜分辨率場景的相機光譜敏感度函數C；步驟4，使用步驟3得到的相機光譜敏感度函數對高維完備字典Φh降維得到低維完備字典Φl，以低維完備字典Φl原子與低光譜分辨率圖像像素的距離關系，選擇低維鄰域和對應的高維鄰域構造映射矩陣，得到低維完備字典Φl對應的映射矩陣；步驟5，獲得單幀RGB測試圖像，以空間維、光譜維為維度排列為二維數據；對測試圖像的每一個像素，在低維完備字典Φl中找到距離最近的字典原子，通過字典原子對應的映射矩陣重建在高維空間對應的像素，最終得到整個重建的高光譜分辨率圖像。

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