[发明专利]一种基于图论的高光谱图像显著度计算方法

说明书

技术领域

本发明属于高光谱遥感应用领域，更具体地，涉及一种基于图论的高光谱图像显著度计算方法。

背景技术

随着科技的发展，高光谱成像传感器不仅在光谱维能获取各个波段对应物质的光谱信息，同时在空间维获取场景的空间信息，形成了包含丰富信息的多维数据体，因此高光谱图像数据在目标检测中有着独特的优势。如何快速处理庞大的高光谱图像数据成为一个富有挑战的课题。

从心理学和认知科学可知，人们在观察一幅图像时，人的视觉系统能快速地将注意力集中在某个或某几个显著的区域，这些显著的区域往往是我们感兴趣的区域。为了提取图像中的显著区域，通常采用的方法是，先通过计算图像中每个像素的显著度值，得到图像的显著度图，然后对该显著度图进行取阈值分割处理，得到一个二值化的图像分割结果，从而将感兴趣的目标提取出来。

发明内容

特定的目标具有特定的光谱特性和几何尺寸特性，如何在显著度计算时，充分利用目标的光谱特性和几何特性，使感兴趣的目标区域在显著度图中具有较高的显著度值，而其他背景和干扰区域具有较低的显著度值，将有利于目标的快速检测。

针对上述技术问题，本发明将人类视觉选择性注意机制应用到高光谱图像处理中，提供一种基于生物视觉的高光谱图像显著度计算方法，将感兴趣的目标提取出来，以实现目标的快速探测与精确识别。

本发明提出了一种基于图论的高光谱图像显著度计算方法，其具体步骤如下：

（1）将高光谱图像以图表示：设有高光谱图像I，大小为M×N，波段数为L，以高光谱图像中的每个像元为顶点，以像元间的联系为边，构造一个带权的全连接无向图，记为图G，图G用权重矩阵W表示，W矩阵大小为(M×N)×(M×N)；

（2）权值计算：权重矩阵W中的元素值反映了G中任意一个顶点和其他所有顶点的联系，记w((i,j),(p,q))为像元G(i,j)和像元G(p,q)间的权重，其计算公式为：

w((i,j),(p,q))＝d((i,j),(p,q))*f((i,j),(p,q))

其中，d((i,j),(p,q))为两像元间的光谱差异性，这里采用欧氏距离来度量，其计算式为：

d((i,j),(p,q))=Σk=1L(G(i,j,k)-G(p,q,k))2]]>

f((i,j),(p,q))为像元间的光谱差异性的衰减函数，其计算式为：