(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111555198.6 (22)申请日 2021.12.17 (71)申请人 清华大学 地址 100084 北京市海淀区清华园 (72)发明人 韩晓琳　张欢　孙卫东　 (74)专利代理 机构 北京清亦华知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11201 代理人 杜月 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 针对多帧图像光谱字典构建的增量学习方 法和系统 (57)摘要 本申请提出了一种针对多帧图像光谱字典 构建的增量学习方法， 涉及遥感图像处理技术领 域， 包括： 获取多帧光谱图像； 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； 通过活动率比值将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； 利用第二帧光谱图像 的特有信息与野点去除策略求解第二帧光谱图 像的特异性光谱字典； 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； 对多帧光谱图像进行迭代处理， 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。 本申请在兼顾原有光谱图 像字典表达性能的同时， 有效提升了新增光谱图 像的字典表达精度。 权利要求书4页 说明书15页 附图3页 CN 114332607 A 2022.04.12 CN 114332607 A 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， λX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。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述使用所述表达第 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权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114332607 A 2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， 包括： 对第一帧光谱图像的稀疏系数和第二帧光谱图像通过第一帧光谱图像的光谱字典表 达时的稀疏系数逐行求取绝对值之和， 求解第一帧光谱图像的稀疏系数的绝对值之和与第 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的绝对值之和比值的最 大值位置， 将表达第一帧光谱图像的光谱字典中的最大值位置对应的列划分为特异 性光谱 字典， 将表达第一帧光谱图像的光谱字典中的其 余列向量划分为普适 性光谱字典， 其中， 第一帧光谱图像的稀疏系数 逐行求取绝对值之和表示 为： ∑j|A(1)(i， j)| 其中， A(1)为第一帧光谱图像的稀疏系数， i为稀疏系数矩阵的第i行， j为稀疏系数矩阵 的第j列， 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逐行求取绝对值 之和表示 为： ∑j|A(2， 1)(i， j)| 其中， A(2， 1)为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， i为 稀疏系数矩阵的第i行， j为稀疏系数矩阵的第j列， 通过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 光谱字典表示 为： 其中， A(1)为第一帧光谱图像的稀疏系数， A(2， 1)为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， i为稀疏系数矩阵的第i行， j为稀疏系数矩阵的第j列， q为 第一帧光谱图像的稀疏系数的绝对值之和与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的绝对值之和比值的最大值位置， D(1)为表达第一帧光谱图像的光 谱字典， 为第一帧光谱图像的特异性 光谱字典， Dp为普适性光谱字典。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述第 二帧光谱图像的特有信 息包括第 二帧 光谱图像在第一帧光谱图像的光谱字典上不能表达的光谱， 所述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， 包括： 将利用野点去除策略去除野点后的第二帧光谱 图像的特有信息中光谱的平均值作为 特异性光谱字典的初始 值， 并利用第二帧光谱图像在第一帧光谱图像的光谱字典上不能表 达的光谱通过求解特异性光谱字典优化函数， 获得第二帧光谱图像的特异性光谱字典， 其 中， 特异性光谱字典优化 函数表示 为： s.t.E(2)＝X(2)‑D(1)A(2， 1)权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114332607 A 3