[發(fā)明專利]一種基于分段稀疏表示的高光譜遙感圖像目標(biāo)識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810489307.0
• 申請(qǐng)日: 2018-05-21
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108764097B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-07-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄧宸偉;賈森;唐林波;王文正;趙保軍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京理工大學(xué)專利中心 11120
• 代理人: 代麗;仇蕾安

1.一種基于分段稀疏表示的高光譜遙感圖像目標(biāo)識(shí)別方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1，將高光譜遙感圖像中的各像元?jiǎng)澐譃橛?xùn)練集和測(cè)試集；并對(duì)所有像元的光譜進(jìn)行相同的分段處理，獲得光譜子段；其中，各子段中包含的波段數(shù)目相同；

步驟2，分別構(gòu)建目標(biāo)字典和背景字典；其中，目標(biāo)字典的原子數(shù)與光譜子段的個(gè)數(shù)為同一數(shù)量級(jí)，背景字典的原子數(shù)比目標(biāo)字典的原子數(shù)大一個(gè)數(shù)量級(jí)；目標(biāo)特征和背景特征的稀疏度相同，比目標(biāo)字典的原子數(shù)小一個(gè)數(shù)量級(jí)；利用訓(xùn)練集中的目標(biāo)像元的各光譜子段依次對(duì)目標(biāo)字典進(jìn)行訓(xùn)練，利用訓(xùn)練集中的背景像元的各光譜子段依次對(duì)背景字典進(jìn)行訓(xùn)練；

步驟3，利用訓(xùn)練好的目標(biāo)字典和背景字典，對(duì)測(cè)試集中像元的各光譜子段分別進(jìn)行稀疏表示重構(gòu)，分別得到本子段的目標(biāo)稀疏特征向量和背景稀疏特征向量；將像元的所有光譜子段的稀疏特征向量組成該像元的稀疏特征矩陣；分別利用目標(biāo)稀疏特征矩陣和背景稀疏特征矩陣對(duì)像元進(jìn)行光譜重構(gòu)，并計(jì)算重構(gòu)殘差；

步驟4，根據(jù)由背景稀疏特征矩陣得到的重構(gòu)殘差和由目標(biāo)稀疏特征矩陣得到的重構(gòu)殘差，完成目標(biāo)判別。

2.如權(quán)利要求1所述的基于分段稀疏表示的高光譜遙感圖像目標(biāo)識(shí)別方法，其特征在于，采用留出法或交叉驗(yàn)證法將高光譜遙感圖像中的各像元?jiǎng)澐譃橛?xùn)練集和測(cè)試集。

3.如權(quán)利要求1所述的基于分段稀疏表示的高光譜遙感圖像目標(biāo)識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟1分段時(shí)，光譜子段中波段數(shù)目不足時(shí)，刪去該光譜子段。

4.如權(quán)利要求1所述的基于分段稀疏表示的高光譜遙感圖像目標(biāo)識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟2中，目標(biāo)字典的原子數(shù)為大于所述光譜子段的個(gè)數(shù)與目標(biāo)類別數(shù)的乘積的整數(shù)；背景字典的原子數(shù)為目標(biāo)字典原子數(shù)的5～10倍；目標(biāo)特征的稀疏度小于或等于3。

5.如權(quán)利要求1或4所述的基于分段稀疏表示的高光譜遙感圖像目標(biāo)識(shí)別方法，其特征在于，目標(biāo)字典和背景字典的原子數(shù)為2的整次冪。

6.如權(quán)利要求1所述的基于分段稀疏表示的高光譜遙感圖像目標(biāo)識(shí)別方法，其特征在于，目標(biāo)字典和背景字典相同處理，字典訓(xùn)練方法如下：

步驟2.1，初始化當(dāng)前字典D為構(gòu)建的字典；

步驟2.2，求取當(dāng)前字典D的稀疏向量Γ；

步驟2.3，初始化殘差集X_ref為訓(xùn)練集光譜子段，初始化去冗余字典D₀為空；

步驟2.4，在當(dāng)前殘差集X_ref上求取當(dāng)前字典D的最小二乘解D′；

步驟2.5，將D′分為保留部分D₁和冗余部分D₂；將D₁加入去冗余字典D₀中，更新去冗余字典D₀；將D₂初始化；

步驟2.6，在殘差集X_ref中減去更新后去冗余字典D₀與當(dāng)前稀疏向量Γ的乘積，更新殘差集X_ref；更新當(dāng)前字典D為D₂；

步驟2.7，判斷D₂是否為空，如果不是，則執(zhí)行步驟2.4；若是，則更新字典D為D₀；

步驟2.8，判斷總重構(gòu)誤差是否小于設(shè)定的閾值，若不滿足，則執(zhí)行步驟2.2，若滿足，則結(jié)束訓(xùn)練，最后獲得的字典即為訓(xùn)練完成的字典。

7.如權(quán)利要求1所述的基于分段稀疏表示的高光譜遙感圖像目標(biāo)識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟4中，計(jì)算由背景稀疏特征矩陣得到的重構(gòu)殘差和由目標(biāo)稀疏特征矩陣得到的重構(gòu)殘差的差值，若所述差值大于設(shè)定的閾值A(chǔ)，則判定該像元為目標(biāo)像元。

8.如權(quán)利要求7所述的基于分段稀疏表示的高光譜遙感圖像目標(biāo)識(shí)別方法，其特征在于，所述閾值A(chǔ)＝0。