[发明专利]基于稀疏图编码的高光谱遥感图像本征分解方法及系统

说明书

基于稀疏图编码的高光谱遥感图像本征分解方法及系统，涉及图像处理领域。本发明解决了目前的本征分解方法应用于高光谱图像时无法有效地保持地物边界，进而导致针对高光谱图像反射率分量生成的精度低的问题。本发明包括：获得高光谱遥感图像；将高光谱遥感图像在光谱维上做几何平均去除掉由于物体表面几何分布引起的光谱变化得到图像将在空间维上做几何平均，消除由于随空间分布变化的光照引起的光谱变化得到图像根据获得高光谱遥感图像中每个像素的稀疏图编码字典；根据高光谱遥感图像的稀疏图编码字典获得稀疏图的相似度矩阵；根据和稀疏图相似度矩阵获得高光谱图像的反射率分量；所述系统包括：获取模块、构造模块、计算模块、分解模块。

技术领域

本发明属于图像处理领域，具体涉及基于稀疏图编码的高光谱遥感图像本征分解方法及系统。

背景技术

近年来，遥感成像技术不断发展，携带高光谱传感器的卫星系统能采集来自不同波长的地表反射率数据，得到的高光谱图像包含丰富的光谱和空间信息，对不同地物的精确分类具有重要意义。为了充分利用高光谱图像的光谱和空间信息，需要对其进行有效的特征提取，这也是近二十年来高光谱图像分类的重要研究课题。本征分解是指从原始数据中去除光照或阴影造成的影响，实现恢复反射率分量的目的，该过程可以大大提高后续高光谱图像的分类性能，这也是高光谱图像处理技术的一个重要预处理步骤。一般要求生成的反射率分量在保持图像边界的同时，能尽可能地改善类内光谱反射率的均匀性。

目前的本征分解方法主要针对RGB图像开展，计算机视觉领域已经提出了很多针对RGB图像的本征分解算法。但是目前的本征分解算法没有考虑高光谱图像所特有的地物分布复杂多样的问题，且高光谱图像在表示空间相似性方面采用距离度量的方式，从而导致目前的本征分解方法应用于高光谱图像中会导致图像出现不同地物混叠的问题，无法有效地保持地物边界，进而导致针对高光谱图像反射率分量生成的精度低。

发明内容

本发明目的是为了解决目前的本征分解方法应用于高光谱图像时无法有效地保持地物边界，进而导致针对高光谱图像反射率分量生成的精度低的问题，而提出了基于稀疏图编码的高光谱遥感图像本征分解方法及系统。

基于稀疏图编码的高光谱遥感图像本征分解方法，包括以下步骤：

步骤一、构建高光谱遥感图像的稀疏图编码字典，包括以下步骤：

步骤一一、获得高光谱遥感图像；

步骤一二、将高光谱遥感图像在光谱维上做几何平均去除掉由于物体表面几何分布引起的光谱变化得到图像

步骤一三、将在空间维上做几何平均，消除由于随空间分布变化的光照引起的光谱变化得到图像

步骤一四、根据获得高光谱遥感图像中每个像素的稀疏图编码字典；

步骤二、根据高光谱遥感图像的稀疏图编码字典获得稀疏图的相似度矩阵；

步骤三、根据步骤一获得的和步骤二获得的稀疏图相似度矩阵获得高光谱图像的反射率分量。

基于稀疏图编码的高光谱遥感图像本征分解系统用于实现基于稀疏图编码的高光谱遥感图像本征分解方法。

本发明的有益效果为：

本发明考虑高光谱遥感图像所独有的地物分布复杂多样的问题，利用稀疏图编码表示高光谱图像内的空间相似性，避免了不同地物间的混叠，有效地保持了地物边界，进而提高针对高光谱图像反射率分量生成的精度。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2(a)为实验原始图像；

图2(b)为实验真值图像；

图2(c)本发明的结果图；

图3是基于稀疏图编码的高光谱遥感图像本征分解系统的模块示意图。