[發明專利]基于特征索引的超光譜匹配方法及系統

有效

• 申請號: 201410627713.0
• 申請日: 2014-11-07
• 公開（公告）號: CN104331482B
• 公開（公告）日: 2018-01-12
• 發明（設計）人: 黃珺;馬佳義
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙)42222
• 代理人: 嚴彥

技術領域

本發明屬于超光譜數據降維技術領域，具體地說，本發明涉及一種基于特征索引的超光譜匹配方法及系統。

背景技術

光譜遙感是一門新興的對地觀測技術，它是在電磁波譜的紫外、可見光、近紅外、中紅外和熱紅外波段范圍內，獲取許多精細的、連續的狹窄譜段上光譜數據的技術。光譜遙感中最常見也是最基礎的需求是鑒別物質的種類，這就需要進行光譜的匹配。光譜匹配是通過計算逐一比較光譜數據庫中的所有參考光譜與待測光譜，選擇最近似的一條光譜作為待測光譜的匹配結果。匹配結果可用于確定待測光譜的種類，或者作為對照信息供進一步分析時參考。

隨著光譜儀技術的進步，光譜儀已從最初的多光譜、高光譜向超光譜發展，即波段數越來越多，測量得到的光譜越來越精細。特別是近年來出現的超光譜技術，波段數已經達到數百甚至上千。隨著波段數增多，其直接后果就是所獲取的光譜數據維度的增加。數據維度的增加在提高匹配的準確性的同時，也大幅增加了匹配所耗的時間。為了解決這個問題，目前傳統的做法是采用數據降維的方法。該方法認為采集到的光譜數據很接近，有著很強的相關性，也就是說信息的冗余度較高，因此可以通過數學變換在盡量保證不丟失太多有效信息的前提下減少超光譜的維度，從而提高匹配的速度。但此類方法存在一些問題，如降維過程中難免會丟失部分有效信息，導致匹配的準確降低；由于采取了全局搜索比對，因此降維并不能減少比對的次數，但隨著計算機技術的發展，CPU的運算速度已經遠遠超過了存儲設備的讀寫速度，在比對過程中頻繁的讀取超光譜數據庫中大量光譜數據記錄也會消耗很多的時間，特別對一些較大的超光譜數據庫在匹配的過程中尤為明顯。因此需要尋找新的技術方案，實現匹配效率的提高。

發明內容

為提高匹配效率，本發明提出了一種基于特征索引的超光譜匹配方法及系統。

本發明提供一種基于特征索引的超光譜匹配方法，包括以下步驟：

步驟1，建立索引，包括對超光譜數據庫中各物質的光譜分別進行特征提取，得到各物質的光譜的索引向量S＝{S₁,S₂,…,S_M}，建立整個超光譜數據庫的索引，其中M為預設值，S_m為光譜的第m個索引值，m＝1,2,…,M；

對超光譜數據庫中任一物質的光譜進行特征提取得到相應索引向量的實現如下，

首先，對超光譜數據庫中某物質的光譜進行歸一化處理如下，得到歸一化后光譜，

xⁿ＝(x-x_min)/(x_max-x_min)

其中，xⁿ為超光譜數據庫中某物質的光譜歸一化后的光譜輻射值，x為該條光譜的原始輻射值，x_max為該條光譜中原始輻射值的最大值，x_min為該條光譜中原始輻射值的最小值；

然后，對歸一化后光譜xⁿ進行特征提取，獲取相應索引值如下，

其中，為歸一化后光譜xⁿ第i個波段的輻射值，L為光譜的波段數，則S＝{S₁,S₂,…,S_M}構成了光譜的索引向量；

步驟2，確定搜索比對范圍，包括對待匹配的光譜進行特征提取，獲取待匹配光譜的索引向量，并根據索引向量確定搜索比對的范圍，進一步包括以下子步驟，

步驟2.1，對待匹配的光譜進行特征提取，得到待匹配的光譜的索引向量，并記為P＝{P₁,P₂,…P_M}，P_m為光譜的第m個索引值，m＝1,2,…,M；初始化閾值a為預設的初值；

對待匹配的光譜進行特征提取得到相應索引向量的實現如下，

首先，對待匹配的光譜進行歸一化處理如下，得到歸一化后光譜，

yⁿ＝(y-y_min)/(y_max-y_min)

其中，yⁿ為待匹配的光譜歸一化后的光譜輻射值，y為待匹配的光譜的原始輻射值，y_max為該條光譜中原始輻射值的最大值，y_min為該條光譜中原始輻射值的最小值；

然后，對歸一化后光譜yⁿ進行特征提取，獲取相應索引值如下，