[發明專利]一種高光譜圖像Keystone效應自動檢測方法

無效

• 申請號: 201210125039.7
• 申請日: 2012-04-25
• 公開（公告）號: CN102682450A
• 公開（公告）日: 2012-09-19
• 發明（設計）人: 趙慧潔;江澄;賈國瑞
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 北京慧泉知識產權代理有限公司 11232
• 代理人: 王順榮;唐愛華

1.一種高光譜圖像Keystone效應自動檢測方法，其特征在于：該方法具體步驟如下：

步驟一：讀入高光譜數據，并設定掩模尺寸；

步驟二：計算圖像信噪比，并自動選擇參考波段圖像；

步驟三：掩模的中心依次遍歷參考波段圖像中所有像元位置，計算該像元位置上各個掩模圖像的局部邊緣密度；遍歷時，保持中心點的橫坐標與待檢測像元位置一致；

步驟四：根據步驟三所得每個像元位置上各個掩模圖像的局部邊緣密度，選擇局部邊緣密度最大的掩模圖像作為參考模板；

步驟五：根據步驟四所得參考模板，計算目標波段圖像上與參考模板同位置圖像的局部邊緣密度；

步驟六：根據自適應閾值和步驟五所得圖像的局部邊緣密度，判斷此圖像是否為目標模板；

步驟七：利用模板之間的互相關匹配進行亞像元定位，實現Keystone效應的檢測。

2.根據權利要求1所述的一種高光譜圖像Keystone效應自動檢測方法，其特征在于：在步驟二中，利用圖像均值代表信號值，圖像的局部標準差代表噪聲值，將二者的比值作為圖像信噪比；選擇圖像信噪比最大的圖像作為參考波段圖像。

3.根據權利要求1所述的一種高光譜圖像Keystone效應自動檢測方法，其特征在于：在步驟三中，該像元位置上各個掩模圖像的局部邊緣密度計算公式如下：

D(i,j)=1L2Σm=0L-1Σn=0L-1F(i+m,j+n)]]>

式中，D(i，j)是以像元(i，j)為左上角、大小為L*L區域的局部邊緣密度；L表示掩模圖像的尺寸；F是邊緣提取后的二值化圖像；為了保證對掩模圖像中的所有像元進行處理，采用m＝0，1，2...，L-1和n＝0，1，2...，L-1遍歷圖像。

4.根據權利要求1所述的一種高光譜圖像Keystone效應自動檢測方法，其特征在于：步驟六中所述判斷圖像模板是否為目標圖像模板，具體實現方式包括如下步驟：

步驟六.1，根據自適應閾值和局部邊緣密度，判斷圖像是否是目標模板，是則判斷該模板是目標模板，否則進入步驟六.2；

步驟六.2，掩模的中心依次遍歷目標波段圖像中所有像元位置，計算該像元位置上各個掩模圖像的局部邊緣密度；遍歷時，保持中心點的橫坐標與待檢測像元位置一致；選擇局部邊緣密度最大的掩模圖像作為目標模板，并在參考波段圖像上選擇與目標模板同位置的圖像作為參考模板。

5.根據權利要求1所述的一種高光譜圖像Keystone效應自動檢測方法，其特征在于：步驟七中所述的亞像元定位是利用數值擬合由互相關函數所形成的峰值分布曲面而完成的；假設參考模板為T，目標模板為S，其尺寸大小都為L*L，標準化互相關函數定義如下：

C(m,n)=Σi=1LΣj=1L[T(i+m,j+n)-T‾]×[S(i,j)-S‾]Σi=1LΣj=1L[T(i+m,j+n)-T‾]2×Σi=1LΣj=1L[S(i,j)-S‾]2]]>

式中，T、S分別為參考模板和目標模板的均值。