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龙图腾网恭喜北京邮电大学;北京睿拓时创科技有限公司申请的专利一种基于字典原子嵌入的RGB图像光谱信息重构方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114240756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111587798.0，技术领域涉及：G06T3/4061；该发明授权一种基于字典原子嵌入的RGB图像光谱信息重构方法是由张雪松;侯一航;魏民;卢顺杰设计研发完成，并于2021-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于字典原子嵌入的RGB图像光谱信息重构方法在说明书摘要公布了：一种基于字典原子嵌入的RGB图像光谱信息重构方法，属于计算机视觉领域。本发明通过重构RGB图像信息得到对应场景的高光谱图像，首先由高分辨率光谱图像库得到训练样本，然后基于贝叶斯非参数的字典学习理论并考虑光谱变化的光滑性使用高斯过程，学习得到完备的光谱字典；接着对每一个字典原子，根据与低维空间的特征相似性选取低维像素及其对应的高维像素，使用它们邻域构成低维空间到高维空间的映射矩阵，完成训练阶段；最后，根据测试图像与光谱字典的关系选取从低维空间映射到高维空间的映射矩阵并重建，即可完成高光谱图像的重建。本发明能够通过彩色图像重建高分辨率的高光谱图像，同时保证计算速度，可以应用在医学成像、地质勘探、农业生产等领域。

本发明授权一种基于字典原子嵌入的RGB图像光谱信息重构方法在权利要求书中公布了：1.一种基于字典原子嵌入的RGB图像光谱信息重构方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取高光谱分辨率图像训练集并改变结构成为二维数据Ytrain，使用在线字典学习方法设置字典尺寸、稀疏度求得初始完备字典D，同时使用Lasso方法得到初始稀疏系数A；步骤2，把步骤1得到的初始完备字典D和初始稀疏系数A作为初始值，使用贝叶斯非参数分析模型，并考虑光谱变化的光滑性，采用吉布斯采样设置迭代次数、无信息参数初始值，得到高维完备字典Φh；步骤3，获取步骤1中高光谱分辨率图像对应场景的低光谱分辨率图像Yl，考虑到相机光谱敏感度函数C的光滑性和非负性，建立求解C的目标函数并求解，得到重建高光谱分辨率场景的相机光谱敏感度函数C；步骤4，使用步骤3得到的相机光谱敏感度函数对高维完备字典Φh降维得到低维完备字典Φl，以低维完备字典Φl原子与低光谱分辨率图像像素的距离关系，选择低维邻域和对应的高维邻域构造映射矩阵，得到低维完备字典Φl对应的映射矩阵；步骤5，获得单帧RGB测试图像，以空间维、光谱维为维度排列为二维数据；对测试图像的每一个像素，在低维完备字典Φl中找到距离最近的字典原子，通过字典原子对应的映射矩阵重建在高维空间对应的像素，最终得到整个重建的高光谱分辨率图像。

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