[發明專利]基于小波變換低頻譜信息的溢油高光譜圖像分類方法

在審

• 申請號: 201410377815.1
• 申請日: 2014-08-01
• 公開（公告）號: CN104166857A
• 公開（公告）日: 2014-11-26
• 發明（設計）人: 宋冬梅;馬毅;崔建勇;邵紅梅;沈晨;聶立新;任廣波
• 申請（專利權）人: 中國石油大學（華東）
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙) 11350
• 代理人: 湯東鳳

技術領域

本發明涉及光譜圖像處理領域，尤其涉及一種基于小波變換低頻譜信息的溢油高光譜圖像分類方法。

背景技術

隨著對地觀測技術的發展，圖像的光譜分辨率、空間分辨率和時間分辨率都有了極大提高，其中高光譜圖像得到了越來越多的應用。高光譜分辨率遙感是指用很窄而且連續的光譜通道對地物進行成像的技術。在可見光到近紅外范圍內，其光譜分辨率可達納米級，通常情況下，高光譜遙感的光譜分辨率通常小于10nm，與多光譜遙感相比，其波段多達幾十甚至上百個。由高光譜遙感獲得的數據即為高光譜數據。高光譜數據可以用數據立方體來表示，它由3部分組成，即空間圖像維、光譜維和特征空間維。空間圖像維主要記錄地物的地理位置信息，適用于一般的信息挖掘技術，光譜維主要記錄地物的光譜特征信息，適用于光譜信息的深度挖掘，特征空間維可以用于深度挖掘地物在高光譜數據形成的維特征空間中分布的特點與行為。高光譜數據的這些特點為圖像分類帶來了極大優勢。首先，連續光譜可以更好的匹配地面實測值，找到欲分類地物的敏感波段區間，減小同物異譜和同譜異物的影響；其次，在分類方法上靈活多樣，既可以應用傳統的模式識別方法，又可以采用與地物光譜數據庫匹配的光譜匹配方法，可以在減小計算量的同時，提高分類精度。高光譜數據的這些優勢可為溢油分類提供巨大潛力，針對不同厚度油膜的光譜特點進行波段選擇，應用光譜匹配法可以在一定程度上提高分類精度，但如果直接使用原始高光譜數據信號，由于噪聲及同物異譜和同譜異物現象的存在，極易造成不同地物類別混淆，分類精度下降等問題，這也正是目前高光譜溢油監測的難點。

現有的溢油分類方案大多直接對影像進行經典方法分類，或者進行簡單去噪后利用波段選擇的方法選出合適波段進行分類，分類精度不高，主要原因在于直接利用原始光譜信息，并未對不同厚度油膜間的光譜信息進行深層信息挖掘，類間可分性未得到進一步提高。

現有方法介紹如下：

主成分分析法，主要是利用降維思想，把多指標轉化為少數幾個綜合指標，考慮多個影響因素，如噪聲、相關性、信息量等，取綜合信息最多的幾個波段作為進行后續處理的波段，達到降維的目的。該方法可以在總體上選出最優波段，但并不能保證選出的最優波段對后續處理起到關鍵作用。

最小噪聲分離法(MNF)，最小噪聲分離變換工具用于判定圖像數據內在的維數(即波段數)，分離數據中的噪聲，減少隨后處理中的計算需求量。MNF本質上是兩次層疊的主成分變換。該方法的優點是可以盡量減小噪聲和波段相關性對后續處理的影響，降低計算量。但是，該方法在去掉噪聲的同時，也有可能去掉對分類起作用的信息，且該方法得到的波段數比較少，不利于代表整個圖像的信息。

總之，現有溢油高光譜數據分類方法的缺點：未能充分利用光譜信息，對高光譜圖像的光譜信息挖掘不夠,導致了圖像分類效率和分類精度下降。

發明內容

本發明針對現有技術的缺點，提出基于小波變換低頻譜信息的高光譜數據分類方法。本方法充分發揮了小波變換中代表低頻成分的近似系數對不同波長處地物的刻畫，而利用低頻譜信息重構的圖像則是在有效去除原圖像噪音的同時，提高了溢油識別的精度。充分發揮了小波變換的優點和高光譜自身的特性。

一種基于小波變換低頻譜信息的溢油高光譜圖像分類方法，包括以下步驟：

步驟1：繪制溢油高光譜圖像像元的光譜曲線，將該光譜曲線構建為一個連續的一維信號；

步驟2：將該一維信號進行小波分解，提取低頻小波系數，得到低頻譜曲線；

步驟3：在不同地物的低頻譜曲線間選擇類別可分性明顯的低頻譜段生成低頻圖像；

步驟4：在生成的低頻圖像中選擇地物ROI,對選擇的地物ROI進行監督分類。

進一步地，如上所述的基于小波變換低頻譜信息的溢油高光譜圖像分類方法，所述步驟1包括：

(a)、讀取溢油高光譜數據，按照不同厚度油膜反應出來的光譜差異，將油膜分為三類地物，該三類地物為厚油膜、薄油膜，海水；

(b)、選擇三類地物的ROI，并根據其光譜特征值繪制光譜特征曲線；

(c)、選擇能夠區分三類地物的波段區間.

進一步地，如上所述的基于小波變換低頻譜信息的溢油高光譜圖像分類方法，所述步驟2包括：

(a)、分別對三類地物的ROI內的像素基于db4小波基進行5層分解，并提取第5層的低頻小波系數；

(b)、繪制所述低頻小波系數的曲線圖，并根據所述小波系數的曲線圖選取可分性明顯的波段。