[发明专利]高光谱图像压缩方法及应用

权利要求书

1.一种高光谱图像压缩方法，包括以下步骤：

(1)提取高光谱图像目标区域像素的光谱曲线；

(2)对所述光谱曲线进行离散傅里叶变换，将光谱曲线分解成多个线性组合的三角函数波；

(3)选择每个像素对应的振幅最大的前p个三角函数波，提取该p个三角函数波的振幅、频率和初相位，组合作为该像素的特征值，p为不小于5的自然数；

所述光谱曲线的波长覆盖范围为921-1680nm。

2.如权利要求1所述的高光谱图像压缩方法，其特征在于，所述光谱曲线的分辨率为1-10nm。

3.如权利要求1所述的高光谱图像压缩方法，其特征在于，所述p不大于10。

4.一种物品分类的方法，包括：

(1)获取待测样本的高光谱图像；

(2)采用权利要求1所述的高光谱图像压缩方法对所述高光谱图像进行压缩；

(3)将压缩后的高光谱图像输入经训练的神经网络分类模型中，判断物品的类别。

5.如权利要求4所述的物品分类方法，其特征在于，所述神经网络分类模型的训练方法为：

(1)获取已知样本的高光谱图像；

(2)采用所述的高光谱图像压缩方法对所述高光谱图像进行压缩；

(3)每个已知样本选取多个像素点，以每个像素的特征值作为输入，以分类结果作为输出进行训练。

6.如权利要求4所述的物品分类方法，其特征在于，所述物品为葡萄干。

7.如权利要求6所述的物品分类方法，其特征在于，所述葡萄干包括冰糖心、黑加仑、红提、玫瑰紫、马奶子、沙漠王、香妃和雪莲果8个品种。