[发明专利]高光谱图像的空间分辨率增强方法、装置及电子设备

说明书

本申请提供了一种高光谱图像的空间分辨率增强方法、装置及电子设备，获取目标高光谱图像及其对应的第一图像和第二图像；将第一图像和第二图像分别进行预设分块处理，得到多组图像块；基于第一当前图像块和第二当前图像块进行聚类色差分析，确定第一当前图像块中的多个目标聚类中心及每个目标聚类中心在第二当前图像块中对应的重构簇；基于每个目标聚类中心对应的光谱特征及重构簇，对第二当前图像块进行图像重构，得到该组图像块对应的高空间分辨率高光谱图像块；将多组图像块分别对应的高空间分辨率高光谱图像块进行拼合，得到目标高光谱图像对应的高空间分辨率的高光谱图像。本申请能够提高高光谱图像的空间分辨率。

技术领域

本申请涉及软件技术领域，尤其是涉及一种高光谱图像的空间分辨率增强方法、装置及电子设备。

背景技术

光谱成像技术可以同时获取二维空间图像信息和一维光谱信息，但目前的光谱成像技术获取的光谱图像立方体普遍存在无法同时达到高光谱分辨率和高空间图像分辨率的问题。针对上述问题，目前的解决方法为在残差模块预测的基础上，利用卷积神经网络训练进行光谱图像立方体增强。但是在实际应用中，当目前光源环境不被包括于模型训练数据集中时，预测方法就变得不再准确，而且，这种基于深度学习的重构算法对于颜色变化范围较小的图像块的光谱预测精度较低。

发明内容

本申请的目的在于提供一种高光谱图像的空间分辨率增强方法、装置及电子设备，能够提高高光谱图像的空间分辨率。

第一方面，本申请实施例提供一种高光谱图像的空间分辨率增强方法，方法包括：获取目标高光谱图像、目标高光谱图像分别对应的第一图像和第二图像；第一图像的分辨率低于第二图像的分辨率；第一图像和第二图像均为IPT颜色空间图像；将第一图像和第二图像分别进行预设分块处理，得到多组图像块；将每组图像块中的第一图像块和第二图像块分别作为第一当前图像块和第二当前图像块，执行以下步骤：基于第一当前图像块和第二当前图像块进行聚类色差分析，确定第一当前图像块中的多个目标聚类中心及每个目标聚类中心在第二当前图像块中对应的重构簇；基于目标高光谱图像，获取每个目标聚类中心对应的光谱特征；基于每个目标聚类中心对应的光谱特征及重构簇，对第二当前图像块进行图像重构，得到该组图像块对应的高空间分辨率高光谱图像块；将多组图像块分别对应的高空间分辨率高光谱图像块进行拼合，得到目标高光谱图像对应的高空间分辨率的高光谱图像。

进一步的，上述获取目标高光谱图像、目标高光谱图像分别对应的第一图像和第二图像的步骤，包括：通过光谱仪在指定光源信息下对目标进行拍摄，得到目标高光谱图像；通过高空间分辨率相机对目标进行拍摄，得到目标高分辨率图像；分别将目标高光谱图像和目标高分辨率图像在指定光源信息下转换至IPT颜色空间，得到目标高光谱图像分别对应的第一图像和第二图像。

进一步的，上述将第一图像和第二图像分别进行预设分块处理，得到多组图像块的步骤，包括：将第一图像和第二图像分别作为当前图像，均执行以下分块步骤：对当前图像进行第一预设次数的横向切割和第二预设次数的纵向切割，得到当前图像对应的多个图像块。

进一步的，上述基于第一当前图像块和第二当前图像块进行聚类色差分析，确定第一当前图像块中的多个目标聚类中心及每个目标聚类中心在第二当前图像块中对应的重构簇的步骤，包括：确定第一当前图像块中的多个指定聚类中心；分别将第二当前图像块中的每个点作为当前点，均执行以下步骤：计算当前点与每个指定聚类中心之间的色差距离值；将当前点归入最小色差距离值对应的指定聚类中心的簇中；将多个指定聚类中心中有当前点归入的指定聚类中心，确定为第一当前图像块中的目标聚类中心；针对每个目标聚类中心，将归入该目标聚类中心的当前点的集合，作为该目标聚类中心在第二当前图像块中对应的重构簇。

进一步的，上述计算当前点与每个指定聚类中心之间的色差距离值的步骤，包括：将每个指定聚类中心作为当前聚类中心，均执行以下步骤：根据当前点的IPT坐标值与当前聚类中心的IPT坐标值，计算当前点与当前聚类中心之间的欧式距离值；将欧式距离值作为当前点与当前聚类中心的色差距离值。