[發(fā)明專利]一種基于雙光譜角的波段聚類選擇方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011390102.0
• 申請日: 2020-12-02
• 公開（公告）號: CN114580488A
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 周陽;高陽;常虹;董斐
• 申請（專利權(quán)）人: 北京航天計量測試技術(shù)研究所
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06V10/762
• 代理公司: 核工業(yè)專利中心 11007
• 代理人: 蔡麗

本發(fā)明涉及圖像分析領(lǐng)域，尤其涉及一種基于雙光譜角的波段聚類選擇方法。所述方法為：對樣本圖片進行預(yù)處理，得到目標像素分辨率的高光譜圖像；根據(jù)背景與中心元素的空間相關(guān)性和光譜相關(guān)性構(gòu)建雙光譜角特征，對原始特征和雙光譜角特征進行計算；利用原始特征和雙光譜角特征分別進行聚類；根據(jù)關(guān)聯(lián)函數(shù)對聚類結(jié)果進行優(yōu)化，使熵函數(shù)最小，迭代聚類結(jié)果區(qū)域穩(wěn)定后結(jié)束，得到最終波段選擇結(jié)果。本發(fā)明兼顧像素間的空間相關(guān)性和波段間的光譜相關(guān)性，在不犧牲物理屬性信息的前提下高效表征高光譜圖像的有效特征，降低后續(xù)數(shù)據(jù)處理的計算量。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像分析領(lǐng)域，尤其涉及一種基于雙光譜角的波段聚類選擇方法。

背景技術(shù)

高光譜圖像含有大量的光譜信息可以用于圖像的分析，然而隨著高光譜采集技術(shù)的進步，大量的精細波段數(shù)據(jù)立方中鄰近波段間會存在較強的關(guān)聯(lián)性，含有大量冗余信息，導(dǎo)致計算復(fù)雜度的提高和時間的耗損，產(chǎn)生維度災(zāi)難問題。

目前常用的降維方法從原理上可分為基于特征提取和基于波段選擇兩類。所述特征提取的方式，可以將原始高光譜數(shù)據(jù)投影到低維空間，但整體耗時嚴重，并且扭曲波段原始信息，造成物理屬性的丟失。因此采用波段選擇的方式進行數(shù)據(jù)降維，構(gòu)造相關(guān)性低的波段子集，可在不造成物理屬性丟失的前提下表征整幅高光譜圖像。

基于聚類的方法是目前一種常用的高光譜波段選擇方法，但其注重典型數(shù)據(jù)在高光譜立方體中的代表性，缺乏對數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)性的考慮。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是：提供一種基于雙光譜角的波段聚類選擇方法，兼顧像素間的空間相關(guān)性和波段間的光譜相關(guān)性，在不犧牲物理屬性信息的前提下高效表征高光譜圖像的有效特征，降低后續(xù)數(shù)據(jù)處理的計算量。

本發(fā)明提供了一種基于雙光譜角的波段聚類選擇方法，包括以下步驟：

步驟S1：對樣本圖片進行預(yù)處理，得到目標像素分辨率的高光譜圖像；

步驟S2：根據(jù)背景與中心元素的空間相關(guān)性和光譜相關(guān)性構(gòu)建雙光譜角特征，對原始特征和雙光譜角特征進行計算；

步驟S3：利用原始特征和雙光譜角特征分別進行聚類；

步驟S4：根據(jù)關(guān)聯(lián)函數(shù)對聚類結(jié)果進行優(yōu)化，使熵函數(shù)最小，迭代聚類結(jié)果區(qū)域穩(wěn)定后結(jié)束，得到最終波段選擇結(jié)果。

優(yōu)選地，所述雙光譜角包括新的光譜角和空間角。

優(yōu)選地，所述空間角的兩邊為兩相鄰像元P_i,j和P_i+1,j的兩個連續(xù)波段B_k-1和B_k，所獲得的兩個向量[b_i,j,k-1,b_i,j,k]和[b_i+1,j,k-1,b_i+1,j,k]在以B_k為橫軸、以B_k-1為縱軸的坐標系中形成一個特定的角度；

對于一個鄰域中心元素b_i,j,k有8個角度與之相連，形成8個空間角；

其中，B_k表示像素P_i,j的第k個波段；b_i,j,k表示圖像立方體的中心。

優(yōu)選地，所述新的光譜角的兩邊為兩相鄰像元P_i,j和P_i+1,j的兩個連續(xù)波段B_k-1和B_k，所獲得的兩個向量[b_i,j,k-1,b_i,j,k]和[b_i+1,j,k-1,b_i+1,j,k]在以B_k為橫軸、以B_k-1為縱軸的坐標系中形成一個特定的角度；