[发明专利]高光谱图像特征检测方法及装置

权利要求书

1.一种高光谱图像特征检测方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤S1，构造关于高光谱图像f(x，y，λ)中的某点p₀和其邻域上的点p₁的加权相关性函数；

其中，x，y表示空间域坐标，λ表示光谱域坐标；

步骤S2，根据所述加权相关性函数构造一个特征点响应函数；

步骤S3，根据所述特征点响应函数计算所述高光谱图像f(x，y，λ)中的某点p₀的特征点响应值和其邻域上所有点的特征点响应值；

步骤S4，若所述高光谱图像f(x，y，λ)中的某点p₀的特征点响应值大于其邻域上所有点的特征点响应值，则该点p₀即为所述高光谱图像f(x，y，λ)的特征点；

其中，所述特征点为空间域上的角点，为光谱域上的极值点；

其中，所述加权相关性函数为：

其中，点p₀是高光谱图像f(x，y，λ)中的一个像素，其坐标为(x，y，λ)，f(x，y，λ)为点p₀对应的高光谱图像的DN值；点p₁坐标为(x+Δx，y+Δy，λ+Δλ)，f(x+Δx，y+Δy，λ+Δλ)为点p₁对应的DN值；

窗函数ω(x，y，λ)采用高斯加权函数，如下所示：

其中，σ为高斯函数的尺度因子；

其中，为卷积运算符号，l为窗函数沿x方向移动的长度，m为窗函数沿y方向移动的长度，r为窗函数沿λ方向移动的长度，l＝1，m＝1，r＝1，即窗口大小为3*3*3；

所述加权相关性函数中表示为即：

而，

则，

其中，

式中，f_x，f_y，f_λ分别表示图像f(x，y，λ)在x，y，λ三个方向上的梯度，即，

上式中，ω表示高斯加权函数ω(x，y，λ)，为卷积符号，A、B、C、D、E、F分别对应矩阵M的各个元素，f_x²，f_y²，f_λ²分别表示多光谱图像在x，y，λ三个方向上的梯度f_x，f_y，f_λ的平方，f_xf_y表示f_x与f_y的乘积，f_yf_λ表示f_y与f_λ的乘积，f_xf_λ表示f_x与f_λ的乘积；

上式中，α为平滑因子，α＝3，ε取一个较小常数10^-4，该参数与高光谱图像的DN值有关，对相机参数敏感，上述关于f_λ的等式决定检测的光谱域的极值点。

2.如权利要求1所述的高光谱图像特征检测方法，其特征在于，所述特征点响应函数为：

R＝det(M)-k(trace(M))³＝(ABC+2DEF-BE²-AF²)-k(A+B+C)³

其中，k＝0.001，k为经验常数；det(M)表示矩阵M的行列式，trace(M)表示矩阵M的迹，其表达式如下：

det(M)＝λ₁λ₂λ₃＝ABC+2DEF-BE²-AF²-CD²

trace(M)＝λ₁+λ₂+λ₃＝A+B+C

其中，λ₁、λ₂、λ₃分别为矩阵M的特征值。