[發(fā)明專(zhuān)利]基于單張RGB圖像和非監(jiān)督學(xué)習(xí)的高光譜圖像復(fù)原方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110450105.7
• 申請(qǐng)日: 2021-04-25
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113269684B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-07-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張俊超;趙黨軍;陳濺來(lái);楊德貴;梁步閣
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中南大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06T5/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T5/00;G06V10/74;G06V10/774;G06K9/62
• 代理公司: 北京潤(rùn)平知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11283
• 代理人: 周春雨

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于單張RGB圖像和非監(jiān)督學(xué)習(xí)的高光譜圖像復(fù)原方法，包括如下步驟：A)獲取同一區(qū)域內(nèi)的高光譜圖像數(shù)據(jù)和RGB圖像數(shù)據(jù)，研究高光譜圖像數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)屬性、相鄰波段的光譜響應(yīng)差、不同波段間的結(jié)構(gòu)相似性以及高光譜圖像數(shù)據(jù)與RGB圖像數(shù)據(jù)間的相關(guān)性；B)依據(jù)高光譜圖像數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)屬性、相鄰波段的光譜響應(yīng)差、不同波段間的結(jié)構(gòu)相似性以及高光譜圖像數(shù)據(jù)與RGB圖像數(shù)據(jù)之間相關(guān)性設(shè)計(jì)損失函數(shù)，以能夠以無(wú)監(jiān)督的方式訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而得到高光譜圖像數(shù)據(jù)與RGB圖像數(shù)據(jù)間的非線(xiàn)性映射關(guān)系；C)根據(jù)該非線(xiàn)性映射關(guān)系利用RGB圖像數(shù)據(jù)復(fù)原高光譜圖像數(shù)據(jù)。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)利用單張RGB圖像復(fù)原高光譜圖像，實(shí)用性高。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像復(fù)原方法，具體涉及一種基于單張RGB圖像和非監(jiān)督學(xué)習(xí)的高光譜圖像復(fù)原方法。

背景技術(shù)

高光譜成像現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于遙感，環(huán)境監(jiān)測(cè)，異常檢測(cè)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中，例如物體識(shí)別，分類(lèi)和跟蹤。

但由于高光譜成像設(shè)備的局限性，高光譜的成像分辨率經(jīng)常遭受空間、光譜或時(shí)間的不利影響而下降。

現(xiàn)有技術(shù)中的基于深度學(xué)習(xí)的方法多是在RGB(紅綠藍(lán)色彩模式)圖像和相應(yīng)的高光譜圖像的可用性下以有監(jiān)督的方式學(xué)習(xí)的，這需要具有足夠的先驗(yàn)知識(shí)，并對(duì)先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行人工標(biāo)注，因而工作量龐大，學(xué)習(xí)成本高，且對(duì)于實(shí)際應(yīng)用來(lái)說(shuō)不具備良好的實(shí)用性與便利性。

有鑒于此需要提供一種基于單張RGB圖像和非監(jiān)督學(xué)習(xí)的高光譜圖像復(fù)原方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要提供的是一種基于單張RGB圖像和非監(jiān)督學(xué)習(xí)的高光譜圖像復(fù)原方法，其能夠?qū)崿F(xiàn)利用單張RGB圖像復(fù)原高光譜圖像，且實(shí)用性高。

為實(shí)現(xiàn)以上發(fā)明目的，本發(fā)明提供一種基于單張RGB圖像和非監(jiān)督學(xué)習(xí)的高光譜圖像復(fù)原方法，包括如下步驟：A)獲取高光譜圖像數(shù)據(jù)集中同一研究區(qū)域內(nèi)的高光譜圖像數(shù)據(jù)以及RGB圖像數(shù)據(jù)，以研究所述高光譜圖像數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)屬性、相鄰波段的光譜響應(yīng)差和不同波段之間的結(jié)構(gòu)相似性、以及所述高光譜圖像數(shù)據(jù)與所述RGB圖像數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性；B)依據(jù)所述高光譜圖像數(shù)據(jù)的所述統(tǒng)計(jì)屬性、所述相鄰波段的光譜響應(yīng)差和所述不同波段之間的結(jié)構(gòu)相似性，以及所述高光譜圖像數(shù)據(jù)與所述RGB圖像數(shù)據(jù)之間相關(guān)性設(shè)計(jì)損失函數(shù)，以能夠以無(wú)監(jiān)督的方式訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而得到所述高光譜圖像數(shù)據(jù)與所述RGB圖像數(shù)據(jù)之間的非線(xiàn)性映射關(guān)系；C)根據(jù)所述高光譜圖像數(shù)據(jù)與所述RGB圖像數(shù)據(jù)之間的非線(xiàn)性映射關(guān)系利用所述RGB圖像數(shù)據(jù)復(fù)原所述高光譜圖像數(shù)據(jù)。

具體地，所述步驟A)中，同一研究區(qū)域內(nèi)的所述RGB圖像數(shù)據(jù)和多組所述高光譜圖像數(shù)據(jù)之間的所述統(tǒng)計(jì)屬性I_c(u,v)表示為：

其中，(u,v)表示空間坐標(biāo)，H(u,v,i)表示i波段的所述高光譜圖像數(shù)據(jù)，c∈{R,G,B}，R為紅色通道，G為綠色通道，B為藍(lán)色通道。r_c(i)表示通道c在波長(zhǎng)i處的頻譜響應(yīng)。

進(jìn)一步具體地，所述步驟A)中，將所述高光譜圖像數(shù)據(jù)歸一化，并設(shè)所述高光譜圖像數(shù)據(jù)中的波段跨度為d納米，則所述相鄰波段的光譜響應(yīng)差D表示為：

其中，k和k+d(n-1)表示所述高光譜圖像數(shù)據(jù)中的波段范圍，H(u,v,i+d)表示i+d波段的所述高光譜圖像數(shù)據(jù)，‖·‖₁表示L₁范數(shù)。

進(jìn)一步具體地，所述步驟A)中，所述不同波段之間的結(jié)構(gòu)相似性由結(jié)構(gòu)相似度ssim(X,Y)表示：