简介： 一种基于字典原子嵌入的RGB图像光谱信息重构方法，属于计算机视觉领域。本发明通过重构RGB图像信息得到对应场景的高光谱图像，首先由高分辨率光谱图像库得到训练样本，然后基于贝叶斯非参数的字典学习理论并考虑光谱变化的光滑性使用高斯过程，学习得到完备的光谱字典；接着对每一个字典原子，根据与低维空间的特征相似性选取低维像素及其对应的高维像素，使用它们邻域构成低维空间到高维空间的映射矩阵，完成训练阶段；最后，根据测试图像与光谱字典的关系选取从低维空间映射到高维空间的映射矩阵并重建，即可完成高光谱图像的重建。本发明能够通过彩色图像重建高分辨率的高光谱图像，同时保证计算速度，可以应用在医学成像、地质勘探、农业生产等领域。