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龍圖騰網獲悉西安交通大學申請的專利一種基于光譜相關性的子空間稀疏表征高光譜目標檢測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：CN115272861B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202210939174.9，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種基于光譜相關性的子空間稀疏表征高光譜目標檢測方法是由穆廷魁;李致遠設計研發完成，并于2022-08-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于光譜相關性的子空間稀疏表征高光譜目標檢測方法在說明書摘要公布了：一種基于光譜相關性的子空間稀疏表征高光譜目標檢測方法，基于待測高光譜圖像數據，量化估計光譜信息間的相關性，得到光譜相關系數矩陣；基于光譜相關系數矩陣以及目標光譜字典中的光譜數據，采用最小方差原則以及特征值分解方法計算目標光譜字典的特征子空間，將得到的特征值從小到大排序，取占比為p的前幾個特征值，其對應的特征向量組成特征子空間的投影矢量；將待測高光譜圖像數據與目標光譜字典全部投影至該特征子空間中，采用稀疏表征的方法，實現目標檢測。本發明在去除光譜間信息冗余的同時，保證有足夠的維度進行區分，又可有效地提取目標光譜字典中先驗光譜信息的共同特征，更加準確高效地檢測識別目標，具有優越的性能。

本發明授權一種基于光譜相關性的子空間稀疏表征高光譜目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于光譜相關性的子空間稀疏表征高光譜目標檢測方法，其特征在于，基于待測高光譜圖像數據，量化估計光譜信息間的相關性，得到光譜相關系數矩陣；基于光譜相關系數矩陣以及目標光譜字典中的光譜數據，采用最小方差原則以及特征值分解方法計算目標光譜字典的特征子空間，將得到的特征值從小到大排序，取占比為p的前幾個特征值，其對應的特征向量組成特征子空間的投影矢量；將待測高光譜圖像數據與目標光譜字典全部投影至該特征子空間中，采用稀疏表征的方法，實現目標檢測； 其中，根據最小方差原則，并融入光譜相關系數矩陣，對目標光譜字典中包含的光譜信息的方差采用特征值分解方法得到特征值，取其對應的特征向量組成特征子空間的投影矢量，方法如下： 步驟1，記目標光譜字典為Dt，根據輸入的高光譜圖像數據計算相關系數矩陣C； 步驟2，記為融入光譜相關系數矩陣后，目標光譜字典的方差；對其進行特征值分解，將得到的特征值從小到大排序，取占比為p的幾個特征值，其對應的特征向量組成特征子空間的投影向量； 在特征子空間采用稀疏表征的方法，實現目標檢測，過程如下： 步驟1，對投影后的待測光譜圖像數據，用投影后的目標光譜字典進行稀疏表征，采用正交匹配追蹤OMP算法計算稀疏表征系數 步驟2，計算表征殘差作為檢測輸出； 其中，分別為投影至特征子空間的待測高光譜圖像數據和目標光譜字典； 步驟3，通過閾值分割，將背景和目標分離，實現目標檢測。

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