南京理工大学徐洋获国家专利权
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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于信号清晰度与信息相关性的高光谱目标跟踪波段选择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：CN120070495B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411968622.3，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于信号清晰度与信息相关性的高光谱目标跟踪波段选择方法是由徐洋;郭慧慧;吴泽彬;韦志辉设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于信号清晰度与信息相关性的高光谱目标跟踪波段选择方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于信号清晰度与信息相关性的高光谱目标跟踪波段选择方法，方法包括：使用拉普拉斯算法评估波段图像的清晰度，使用高斯平滑对初始波段图像进行处理；使用一维熵和二维熵来评估波段图像中包含的平均信息量的多少；使用互信息用来衡量两个波段之间的关联程度，找到和目标最相似的波段；使用一个差异模块来评估波段图像中目标和背景之间的差异；构建一个综合评估指标来评估波段质量，选择三个最有价值的波段输入到预训练网络中提出深度特征，使用相关滤波跟踪器完成跟踪任务。本发明将现有的在彩色图像上训练的网络模型迁移到高光谱目标跟踪中，实现了通道数目匹配并减少波段冗余的目的。
本发明授权基于信号清晰度与信息相关性的高光谱目标跟踪波段选择方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信号清晰度与信息相关性的高光谱目标跟踪波段选择方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，从高光谱图像中取出每个波段，得到灰度图像，将单一通道的灰度图像经过拉普拉斯3×3卷积核计算后获得一个响应图，计算该响应图的方差，评估每个波段的清晰度； 步骤2，使用信息熵来衡量随机变量不确定性和含有的信息量，其中图像中灰度分布的聚集特征所包含的信息量用一维熵评估，图像灰度分布的空间特征用二维熵评估； 步骤3，使用互信息来评估目标区域与波段图像的相关性； 步骤4，使用差异模块评估波段图像中目标和背景之间的差异；对比目标和其背景的光谱曲线计算光谱差异曲线，经计算后，选择其值最大的波段作为低维数据； 步骤5，利用拉普拉斯、熵分析、互信息和目标-背景差异模块来量化波段内和波段间特性，构建综合评估指标，选择最有价值的波段，将选出的波段作为预训练网络的输入来提取深度特征，使用滤波器跟踪目标。
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