[發明專利]一種基于四色定理的高光譜圖像空譜結合分類方法

有效

• 申請號: 201811156921.1
• 申請日: 2018-09-30
• 公開（公告）號: CN109325458B
• 公開（公告）日: 2021-10-15
• 發明（設計）人: 李昌利;平學偉;吳紅心
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林

本發明公開了一種基于四色定理的高光譜圖像空譜結合分類方法，利用SVM直接在高光譜圖像譜域得到初始的粗略分類結果，進而利用四色定理挖掘高光譜圖像的空間信息得到分類概率圖矩陣s；對高光譜圖像進行分割和邊緣提取后，分別利用四色定理挖掘高光譜圖像的空間信息得到分類概率圖矩陣r和t；將分類概率圖矩陣r、s和t按元素相乘，得到最終的分類概率圖矩陣p，對分類概率圖矩陣p進行極大似然類別判決，得到最終的分類結果。本發明利用四色定理將高光譜圖像的空域信息挖掘出來，并與譜域信息相結合，提出一種空譜結合的高光譜圖像分類方法，該方法簡單而高效，極大地提高了高光譜圖像分類精度。

技術領域

本發明涉及遙感信息處理和智能信號處理領域，具體涉及一種基于四色定理的高光譜圖像空譜結合分類方法。

背景技術

高光譜遙感傳感器可以獲取數百個從可見光到紅外的連續波段的數字圖像。不同物質反射的電磁波能量也不同，這表現在在某個特定波長處存在獨特的峰值點。大量連續波段的數字圖像使得對地表物體進行分類、表征、刻畫更加準確與健壯。對高光譜圖像進行分類是其中一個最為流行的分析處理方法。過去只利用不同波段的信息進行分類，而沒有充分利用圖像像素的空間信息。事實上，近鄰的像素很可能屬于同一類。最近幾年，空譜結合的高光譜分類方法取得了長足的進展，這類方法在分類的過程中融入了像素的空間知識，同時利用了高光譜譜域和空域信息，大大提高了分類的效率和效果。如何充分利用高光譜圖像的空間信息是空譜結合類高光譜圖像分類方法的關鍵所在。本發明首次利用四色定理來挖掘高光譜圖像的空間信息，將其應用于高光譜圖像的分類中取得了更好的分類結果，極大地提升了分類精度。

四色問題的內容是“任何一張地圖只用四種顏色就能使具有共同邊界的國家著上不同的顏色。”考慮到四色定理，高光譜圖像不同區域分界處的像素最多可能屬于四種不同的地物類別，這樣構造分類概率圖時每個像素只需考慮最多四種不同的類別，對應的概率圖元素最多只有四個非零元素，利用這個特性能極大提高分類的精度。

發明內容

為解決現有技術中的不足，本發明提供一種基于四色定理的高光譜圖像空譜結合分類方法，解決了高光譜圖像分類不準確的問題。

為了實現上述目標，本發明采用如下技術方案：一種基于四色定理的高光譜圖像空譜結合分類方法，步驟包括：

表示高光譜圖像的各個像素對應的序號集合，像素總數為M；表示像素屬于不同地物類別的集合，地物類別總數為N；

S1：利用SVM在高光譜圖像譜域得到初始的地物類別分類結果；

S2：在SVM得到的地物類別分類結果的基礎上，利用四色定理挖掘高光譜圖像的空間信息，得到分類概率圖矩陣s＝(s₁,…,s_M)，其中，s是N×M維矩陣，列向量s_i的元素s_i,j表示第個像素屬于第類地物類別的概率；

S3：對高光譜圖像進行分割處理，在SVM得到的地物類別分類結果的基礎上，對分割出的各個獨立區域利用四色定理挖掘高光譜圖像的空間信息，得到分類概率圖矩陣r＝(r₁,…,r_M)，其中r是N×M維矩陣，列向量的元素表示第個像素屬于第k_b個地物類別的概率；

S4：對高光譜圖像進行邊緣提取，在SVM得到的地物類別分類結果的基礎上，利用四色定理挖掘高光譜圖像的空間信息，得到分類概率圖矩陣t＝(t₁,…,t_M)，其中t是N×M維矩陣，列向量的元素表示第個像素屬于第f_c個地物類別的概率；