[發明專利]基于數字表面模型輔助的高光譜圖像本征分解方法有效
| 申請號： | 202110733040.7 | 申請日： | 2021-06-29 |
| 公開（公告）號： | CN113408635B | 公開（公告）日： | 2022-03-08 |
| 發明（設計）人： | 谷延鋒;金旭東 | 申請（專利權）人： | 哈爾濱工業大學 |
| 主分類號： | G06V10/77 | 分類號： | G06V10/77;G06V10/772;G06K9/62 |
| 代理公司： | 哈爾濱華夏松花江知識產權代理有限公司 23213 | 代理人： | 岳昕 |
| 地址： | 150001 黑龍*** | 國省代碼： | 黑龍江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 數字 表面 模型 輔助 光譜 圖像 分解 方法 | ||
基于數字表面模型輔助的高光譜圖像本征分解方法，屬于高光譜圖像融合處理技術領域，本發明為解決現有高光譜圖像本征分解精度低的問題。它包括：輸入高光譜圖像和數字表面模型數據，計算獲得幾何分量；計算獲得局部先驗矩陣；計算獲得非局部先驗矩陣；根據幾何分量、局部先驗矩陣和非局部先驗矩陣進行本征分解，輸出高光譜反射率和環境光照。本發明用于高光譜圖像的本征分解。
技術領域
本發明涉及一種高光譜圖像本征分解方法，屬于高光譜圖像融合處理技術領域。
背景技術
高光譜圖像具有豐富的光譜信息，但是高維的光譜空間也造成信息的高度冗余，不利于信息的處理解譯。為了更好的挖掘信息，現在已經設計出了各種特征提取的方法，但是這些信息提取方法具有本質的缺陷。當環境光照等成像條件變化時，成像得到的光譜也會隨之變化，這使得得到的光譜具有很高的不確定性，這種不確定性體現在提取的特征上就會使得特征表達的信息不可靠。為了解決這個問題，研究基于物理成像模型的本征分解方法具有極大的意義。本征分解旨在研究物理成像過程，恢復反映地物本身屬性的反射率，同時也反演出環境成像要素，比如光照。本征分解的難點在于，本征分解是一個欠定問題，在模型求解上存在挑戰。
發明內容
本發明目的是為了解決現有高光譜圖像本征分解精度低的問題，提供了一種基于數字表面模型輔助的高光譜圖像本征分解方法。
本發明所述基于數字表面模型輔助的高光譜圖像本征分解方法，它包括：
S1、輸入高光譜圖像和數字表面模型數據，計算獲得幾何分量；
S2、計算獲得局部先驗矩陣；
S3、計算獲得非局部先驗矩陣；
S4、根據幾何分量、局部先驗矩陣和非局部先驗矩陣進行本征分解，輸出高光譜反射率和環境光照。
優選的，S1所述計算獲得幾何分量的具體方法包括：
輸入高光譜圖像
輸入數字表面模型高程數據
其中，hk＝[hk(λ1),hk(λ2),…,hk(λd)]T,k＝1,2,...,u表示每個像素的光譜特征，k＝1,2,...,u表示每個像素的索引，λ表示波長，d表示波段數，u表示高光譜圖像像素的個數，z1,z2,…,zu表示各個像素對應的高程，表示域；
計算每個像素的法線，獲得法線特征：
其中，表示法線在x、y、z空間坐標軸的投影；
計算獲得幾何分量J：J＝[J1,J2,…,Ju]ú；
其中，
c1、c2、c3、c4、c5是五個常數。
優選的，所述c1、c2、c3、c4、c5分別是：
c1＝0.429,c2＝0.512,c3＝0.743,c4＝0.886,c5＝0.248。
優選的，S2所述計算獲得局部先驗矩陣的具體方法包括：
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