[發明專利]基于分裂Bregman的干涉高光譜圖像快速分解算法

在審

• 申請號: 201611185926.8
• 申請日: 2016-12-19
• 公開（公告）號: CN106600594A
• 公開（公告）日: 2017-04-26
• 發明（設計）人: 溫佳;王彩玲;劉明威
• 申請（專利權）人: 天津工業大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/168
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

所屬技術領域

本發明屬于遙感光譜數據處理的技術領域，是針對干涉高光譜數據成像原理的固有特征及自身特點，采用分裂Bregman思想改進的快速圖像分解算法。

背景技術

干涉高光譜成像技術在航空遙感領域中是很有價值的實用技術，通過這種技術可以獲得觀測目標的光譜信息與空間信息，該技術目前在氣象、軍事、環境監測和地質等領域都有較為廣泛的實際應用。干涉高光譜圖像數據是由基于推掃式傅里葉變換型成像原理的大孔徑干涉光譜儀(LASIS，Large Aperture Static Imaging Spectrometer)通過衛星推掃產生的三維圖像數據，分辨率極高，其海量的數據對數據存儲與有限帶寬信道上的傳輸造成了一定程度的困難，所以針對其數據本身特點設計出適用于干涉高光譜數據的高效數據壓縮方法勢在必行。近幾年來，干涉高光譜遙感圖像的壓縮方法一直被深入研究，干涉高光譜圖像特殊的成像原理，使其幀內存在著大幅值且位置固定的干涉條紋，而幀間存在著水平移位的背景圖像，這種特點會嚴重的破壞原始圖像的固有結構，從而導致新興的壓縮感知理論與傳統壓縮算法的直接應用無法得到理想的效果。

現有算法的缺點：針對干涉高光譜提出IMCA分解模型在2015年被提出，基于MCA與TV結合的IMT分解模型在2016年被提出。以上兩種分解算法針對干涉高光譜圖像數據，均實現了背景層與干涉條紋層的分離，但都需要消耗大量時間進行迭代以實現全局尋優操作。

發明內容

本發明的目的在于克服現有針對干涉高光譜數據分解算法技術中運行效率實時性的不足，采用分裂Bregman思想與干涉高光譜圖像數據的固有特征及自身特點，推導出的一種高效快速的圖像分解算法，從而為新興的壓縮感知理論在干涉高光譜圖像中的進一步應用奠定了理論基礎。

本發明采取的技術方案是：

一種基于分裂Bregman的干涉高光譜圖像快速分解算法，其特征在于：該算法包括以下步驟：

(1)讀取一幀待分解的干涉高光譜圖像X作為輸入參數；

(2)設置X_B表示背景層，設置X_I表示干涉條紋層，二者與X的關系是：X_I＝X-X_B，設置分裂Bregman迭代初始化參數d_x，d_y，b_x，b_y，設置水平方向全變分權值參數λ₁，設置豎直方向全變分權值參數λ₂；

(3)根據分裂Bregman原理利用干涉高光譜圖像的單方向性特征進行內層迭代，對X_B，d_x，d_y，b_x，b_y進行尋優操作；

(4)根據分裂Bregman原理進行外層迭代，對變量X進行Bregman更新；

(5)完成Bregman迭代求出背景層最優解X_B，通過X_I＝X-X_B求得干涉條紋層最優解；

(6)完成圖像分解。

其中步驟(2)所述設置分裂Bregman迭代初始化參數d_x，d_y，b_x，b_y，均初始化為與輸入參數X同等大小的矩陣，矩陣中的元素數值全部設置為0。

其中步驟(3)所述的內層迭代中，用k表示外層迭代次數(內層迭代次數不采用變量表示)，初始化k＝0，令X^k＝X，背景層初始化為X_B^k＝X^k，根據分裂Bregman原理利用干涉高光譜圖像的單方向性特征進行內層迭代，對X_B，d_x，d_y，b_x，b_y進行尋優操作：

1)

2)

3)

4)

5)

6)

7)

其中fft2，ifft2分別表示傅里葉變換與逆傅里葉變換，表示卷積，分別表示[0 0 0；0 1 -1；0 0 0]，[0 0 0；-1 1 0；0 0 0]，[0 0 0；0 1 0；0 -1 0]，[0 -1 0；0 1 0；0 0 0]的Sobel卷積核算子。

其中步驟(4)所述的外層迭代，對輸入數據X進行Bregman更新：