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龙图腾网获悉中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)申请的专利一种基于波段自适应与空谱光谱特征相结合的高光谱伪装效果评估方法、系统、设备及介质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：CN117173560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202311024035.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于波段自适应与空谱光谱特征相结合的高光谱伪装效果评估方法、系统、设备及介质是由吴雨晏;逄敏;王硕;金大鹏;李海龙;张晗;姜亦宏;于祥凤设计研发完成，并于2023-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于波段自适应与空谱光谱特征相结合的高光谱伪装效果评估方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于波段自适应与空谱光谱特征相结合的高光谱伪装效果评估方法，包括如下步骤：步骤1，输入高光谱图像：步骤2，采用K均值聚类算法对波段自适应降维；步骤3，获取伪装目标区域：步骤4，伪装评估指标提取，计算空谱特征；步骤5，使用线性比例变换法对步骤4得到的伪装评估指标进行处理：步骤6，使用熵权法确立伪装评估指标权重：步骤7，输出伪装效果评估结果。本发明所公开的方法，在不改变高光谱原始数据所代表的属性特征的前提下，利用几个关键频带替换原高光谱图像进行处理，大大降低了高光谱波段冗余，提高了数据处理效率，保障了图像算法精度。

本发明授权一种基于波段自适应与空谱光谱特征相结合的高光谱伪装效果评估方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于波段自适应与空谱光谱特征相结合的高光谱伪装效果评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，输入高光谱图像： 将高光谱图像输入形成高光谱数据立方，并标明波段； 步骤2，采用K均值聚类算法对波段自适应降维； 步骤21，输入各波段高光谱图像，高光谱波段数为m′，需要保留的波段数量为n； 步骤22，将m′向下取整，得到整数A，以第A个波段作为第一个聚类中心波段，以第2A个波段作为第二个聚类中心波段，以此类推得到n个初始聚类中心波段； 步骤23，对每一个波段，分别计算到这n个初始聚类中心波段的距离，找到离它最近的聚类中心，并将该波段分配到此聚类中心所在的类； 步骤24，更新聚类中心及其类情况； 步骤25，按距离对所有波段分完类之后，计算每个类的波段平均值作为新的聚类中心波段； 步骤26，重复步骤23—25，直到聚类中心波段不再发生变换； 步骤27，得到最佳波段集合{xi|x1,x2,…,xn}：对每个类，若聚类中心波段为整数，则取聚类中心波段作为该类的最佳波段；若聚类中心波段不为整数，则对聚类中心波段取整，并将其作为该类的最佳波段； 步骤3，获取伪装目标区域： 在高光谱图像中将伪装目标区域手动框选出来，记为O，将伪装目标区域周围九倍面积区域作为背景区域，记为B； 步骤4，伪装评估指标提取，计算空谱特征，包括目标与背景亮度对比、信息熵对比和结构相似度对比；计算光谱特征，包括光谱角和光谱距离： 目标与背景亮度对比： 上式中，Lib为第i个波段背景区域平均亮度值，Lio为第i个波段伪装目标区域平均亮度值，n为波段数； 目标与背景信息熵对比： 上式中，Pk′表示图像中灰度值为k′的像素所占的比例，hib为第i个波段背景区域灰度熵，hio为第i个波段伪装目标区域灰度熵，n为波段数； 目标与背景结构相似度对比： 上式中，C1、C2、C3是正值常数，α、β、γ分别为亮度、对比度和结构信息的权重系数，μio、μib分别为第i个波段伪装目标区域和背景区域的灰度均值，σio、σib分别是第i个波段伪装目标区域和背景区域的标准差，σiob是σio与σib的协方差，n为波段数； 光谱角： 将背景区域平均光谱向量作为参考标准光谱向量，计算方法如下： 上式中，n为波段数，b为背景区域像素总数，qiq1,q2,…,qn为背景区域第i个像素点的光谱向量； 计算伪装目标区域每个像素点的n维平均光谱向量与参考标准光谱向量的光谱角： 上式中，PiP1,P2,…,Pn为伪装目标区域第i个像素点的光谱向量，a为伪装目标区域像素总数，为伪装目标区域的n维平均光谱向量； 光谱距离： 计算伪装目标区域每个像素点的n维平均光谱向量与参考标准光谱向量的光谱距离： 步骤5，使用线性比例变换法对步骤4得到的伪装评估指标进行处理： 步骤51，建立伪装评估指标信息矩阵X： 上式中，n为波段数，m＝5，为伪装评估指标数量，xij为第i个波段的第j个伪装评估指标数值； 步骤52，对第j个伪装评估指标进行标准化处理：目标与背景结构相似度对比是正指标，越大越好，使用极大化线性比例变换法x′ij＝xijmaxj进行标准化处理，其中i＝1,2,…,n；目标与背景亮度对比、信息熵对比、光谱角和光谱距离是负指标，越小越好，使用极小化线性比例变换法x′ij＝minjxij进行标准化处理，其中i＝1,2,…,n； 步骤53，得到伪装评估指标信息标准化矩阵X′： 上式中，x′ij∈[0,1]，x′ij越大代表伪装效果越好； 步骤6，使用熵权法确立伪装评估指标权重： 基于伪装评估指标信息标准化矩阵X′，计算第j个伪装评估指标下第i个波段的指标值的比重yij： 计算第j个伪装评估指标的信息熵ej： 对于第j个伪装评估指标，指标所含的信息越多，ej值越小； 计算第j个伪装评估指标的信息效用值gj＝1-ej； 计算伪装评估指标的权重： 步骤7，采用基于白权化函数的灰色聚类改进算法建立综合评估体系，输出伪装效果评估结果： 步骤71，将伪装评估等级确定为I、II、III三个等级，分别对应优、良、差； 步骤72，构建白权化函数，分别如下： 灰类k＝1，伪装评估等级I级，白权化函数为： 灰类k＝2，伪装评估等级II级，白权化函数为： 灰类k＝3，伪装评估等级III级，白权化函数为： 分别向左和向右延展白权化函数，分别对应比I级伪装效果更好的X级和比III级伪装效果更差的IV级，对应的白权化函数分别为： 步骤73，基于伪装评估指标信息标准化矩阵X′，计算第i个波段属于灰类k的决策系数 步骤74，对第i个波段，由确定第i个波段的伪装评估等级属于第k*级； 步骤75，对波段自适应后高光谱图像的全部n个波段，取最低伪装评估等级作为此高光谱图像的伪装效果评估结果。

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