[發明專利]一種基于背景自學習的高光譜圖像生物信息提取方法

在審

• 申請號: 201710423985.2
• 申請日: 2017-06-07
• 公開（公告）號: CN107316041A
• 公開（公告）日: 2017-11-03
• 發明（設計）人: 王東波
• 申請（專利權）人: 太倉誠澤網絡科技有限公司
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京高航知識產權代理有限公司11530
• 代理人: 陳敏

1.一種基于背景自學習的高光譜圖像生物信息提取方法，其特征在于：包括以下步驟：

使用最小誤差高光譜信息辨識法來估計圖像中端元個數；

將步驟得到的端元數作為聚類數，將聚類數引入到最小誤差高光譜信息辨識法對背景信息進行聚類；

得到聚類信息后，將聚類中心的光譜信息作為向量，計算各聚類間的光譜角，并合并光譜角的類別；

找到與先驗信息光譜特征最接近的類，通過比較聚類中心與先驗信息光譜角，來判斷些類別是否舍棄；

在提取目標信息前，給每個像素點決定一個背景類，以當前像素為中心，劃定一個正方形區域，以該區域內的所有像素點的信息共同決定當像像素的背景類，然后對正方形區域內的所有像素點進行加權平均的方法，得到具有空間信息的測試像素點光譜信息，再通過算法對每個像素進行計算，得到的值通過閾值劃分來判定是否為需要提取的目標信息。

2.根據權利要求1所述一種基于背景自學習的高光譜圖像生物信息提取方法，其特征在于：所述步驟中，每個聚類中的像素個數不少于圖像的波段數。

3.根據權利要求2所述一種基于背景自學習的高光譜圖像生物信息提取方法，其特征在于：當像素個數小于圖像的波段數的類別合并到最近的類別中。

4.根據權利要求1所述一種基于背景自學習的高光譜圖像生物信息提取方法，其特征在于：所述步驟中正方形區域的大小可以根據要求進行調整。

5.根據權利要求1所述一種基于背景自學習的高光譜圖像生物信息提取方法，其特征在于：所述步驟中每個像素計算的算法為廣義似然比方法。