[發明專利]一種基于超像素分割的高光譜遙感圖像子圖重構方法

在審

• 申請號: 202210014977.3
• 申請日: 2022-01-07
• 公開（公告）號: CN114463173A
• 公開（公告）日: 2022-05-10
• 發明（設計）人: 潘少明;馮金鵬;種衍文
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06T7/10;G06T7/136;G06K9/62;G06V10/762;G06V10/764
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 王琪

1.一種基于超像素分割的高光譜遙感影像子圖重構方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一，對高光譜遙感影像進行超像素分割，獲得多個超像素塊；

步驟二，選擇子圖節點，找到該節點所在的超像素塊里的其他全部節點，作為該節點的鄰域節點；

步驟三，連接節點和鄰域節點，構建子圖鄰接邊，獲取鄰接邊的鄰接權值；

步驟四，設置閾值，通過閾值過濾鄰接權值較小的邊；

步驟五，根據步驟二-四計算子圖中每個節點的鄰接權值，將該子圖所有節點拼接即可重構得到該子圖的鄰接矩陣，將所有子圖拼接即可重構得到高光譜遙感影像。

2.如權利要求1所述的一種基于超像素分割的高光譜遙感影像子圖重構方法，其特征在于：步驟一的具體實現方式如下；

1.1，以步長S采樣像素點，來確定初始化聚類中心，移動聚類中心到其3*3空間鄰域內梯度最小的像素點位置；

1.2，計算在距離聚類中心2S*2S區域內的所有像素點到中心像素點的距離：

x_p,q和c_p,q表示聚類中心像素的光譜值和空間坐標；

x_i,j和c_i,j表示該聚類里當前像素的光譜值和空間坐標；

m表示空間和像素顏色的相對重要性的度量；

1.3，更新聚類中心；

1.4，重復上述操作，迭代收斂；

1.5，將過分割的小超像素塊與鄰近的正常分割產生的超像素塊融合。

3.如權利要求1所述的一種基于超像素分割的高光譜遙感影像子圖重構方法，其特征在于：步驟二的具體實現方式如下；

假設高光譜遙感影像共有N個像素點，即N個圖節點，每個批量子圖有M個節點，則有個批量，其中表示向上取整；為了增強模型的泛化能力，每個批量子圖V_t都是隨機選取M個節點，每個超像素代表一個具有很強的光譜和空間相似性的均勻圖像區域，對于每一個目標節點v_i，找到該目標節點所在的超像素塊里的其他全部節點u_j，作為該目標節點的鄰域節點，超像素塊的大小通過分割步長S決定，即分割步長決定目標節點的鄰域節點的范圍。

4.如權利要求1所述的一種基于超像素分割的高光譜遙感影像子圖重構方法，其特征在于：步驟三的具體實現方式如下；

在確定節點v_i和鄰域節點u_j后，其鄰接權值可以由以下公式(2)確定：

其中，γ表示該徑向基函數的步長，D_ij表示節點v_i和鄰域節點u_j的光譜-空間相似度量距離，由公式(3)確定：

D_ij＝D_spectral·D_spatial (3)

光譜相似性度量由光譜角公式(4)確認，空間相似性度量由馬氏距離公式(5)確認：

M是一個方差矩陣，表示節點v_i和鄰域節點u_j的空間分布關系。

5.如權利要求1所述的一種基于超像素分割的高光譜遙感影像子圖重構方法，其特征在于：步驟四中通過設置一個閾值β＝0.6來過濾一些鄰接權值比較小的邊，從而實現細化上下文關系圖的不合要求的類間邊的目的；

其中，表示節點v_i和鄰域節點u_j的鄰接權值。

6.如權利要求1所述的一種基于超像素分割的高光譜遙感影像子圖重構方法，其特征在于：

步驟五中，對于子圖V_t，節點v_i∈V_t所拼接構成的鄰接矩陣為：

其中，表示節點v_i和鄰域節點u_j的鄰接權值，M表示子圖V_t共有M個節點；然后進行歸一化處理，其中D^-1表示為非對稱矩陣的對角線矩陣；

鄰接矩陣其中S＝M×s，s表示每個節點選取固定數量的鄰域節點。