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龙图腾网恭喜南京理工大学申请的专利一种小波域的多时高光谱图像贝叶斯解混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：CN113435366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202110745207.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种小波域的多时高光谱图像贝叶斯解混方法是由刘红毅;陆有康;张晨阳;吴泽彬;韦志辉;刘柏宇设计研发完成，并于2021-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小波域的多时高光谱图像贝叶斯解混方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种小波域的多时高光谱图像贝叶斯解混方法。该方法利用小波变换在信号检测方面的优势、贝叶斯模型以及端元和端元变异性的小波系数特点，分别对高光谱图像的高低频小波系数建立先验模型，得到更接近真实值的端元和丰度。该方法的核心为充分利用小波系数的性质并进行先验建模。本发明在传统的贝叶斯解混模型基础上，根据端元和端元变异性的小波系数特点，分别对其高低频小波系数建立先验模型。最后，针对得到的贝叶斯解混模型，用MCMC方法进行求解，并对得到的结果进行小波逆变换。实验结果表明了所提出方法在端元和端元变异方面，具有更好的逼近性。

本发明授权一种小波域的多时高光谱图像贝叶斯解混方法在权利要求书中公布了：1.一种小波域的多时高光谱图像贝叶斯解混方法，其特征在于：将空间域的高光谱图像数据转换到小波域，得到小波域的线性扰动模型，进而基于分层贝叶斯方法，将解混问题转化为最大后验概率求解，然后对端元、端元变化以及噪声进行先验建模，最后在贝叶斯框架下，得到参数在小波域的后验分布；利用MCMC方法中的GIBBS采样器对参数的后验分布进行采样计算，再通过小波逆变换得到解混结果；所述将空间域的高光谱图像谱维数据转换到小波域的实现方法是：对高光谱图像谱维数据作一维小波变换,得到小波域的PLMM模型wtyn,t＝wtM+dMt*an,t+bn,t其中，wt*表示小波变换算子，yn,t∈RL×1表示t时刻的第n个像元，M＝[m1,...,mR]表示规模为L×R的端元矩阵，dMt＝[dm1,t,...,dmR,t]表示t时刻规模为L×R的端元变异性矩阵，an,t∈RL×1表示t时刻的第n个像元的丰度系数，bn,t∈RL×1表示数据获取及建模过程中产生的误差或加性噪声；基于分层贝叶斯方法的解混问题转化为最大后验概率问题，即使用贝叶斯公式对原始问题进行建模： 其中,wtYt＝[wty1,t,...,wtyN,t]表示t时刻的高光谱数据，wtM＝[wtm1,...,wtmR]表示端元矩阵，wtdMt＝[wtdm1,t,...,wtdmR,t]表示t时刻的端元变异性矩阵，At＝[a1,t,...,aN,t]表示t时刻的整个高光谱数据的丰度系数，表示t时刻噪声方差，表示参数以及超参数集合，Ψ2表示端元变异项的方差组成的矩阵形式；所述对端元、端元变化以及噪声进行先验建模的实现方法为：充分利用小波变换在端元曲线特征提取上的有效性；小波域的似然函数pwtYt|Θ的先验建模： 其中，λ表示小波变换的尺度，||*||F表示Frobenius范数；小波域的端元先验分布pwtM建模： 其中，表示第r个端元在第l个波段的高频数据，表示第r个端元在第l个波段的低频数据,ξlow,high是一个充分大的数以保证无信息先验；小波域的端元变异性先验分布pwtdMt|wtM,Ψ2建模： 其中表示t＝1时刻小波域端元变异性高频与低频数据向量； 其中表示小波域端元变异性高低频数据，表示的方差；在计算的过程中，对端元的高频小波系数和端元变异的高频小波系数的后验分布提取前k个模极大系数进行计算；所述在贝叶斯框架下，得到参数在小波域的后验分布为： 丰度的后验分布： 其中，δ表示示性函数，σ2ar,n,t为利用局部差分定义的一个空间数据自适应的方差： 和分别表示垂直与水平差分算子,α被用来调节置信度；小波域端元变异性的后验分布： 其中表示剔除第r个向量后的wtdMt的第l行元素，是wtM的第l行，表示wtYt的第l行元素所成的向量，是At的第r行所成的向量的转置，A\r,t表示矩阵At剔除第r行；小波域端元后验分布： 其中表示剔除第r个向量后的wtMt的第l行元素,是wtdMt的第l行；噪声方差以及变异性方差的先验分布： 其中，IG*表示逆伽马分布，参数aσ，bσ，aψ，bψ＝10-3被用来确保一个弱信息先验；通过贝叶斯公式计算得到后验分布： 其中，IG*表示逆伽马分布，||.||F表示Frobenius范数。

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