[发明专利]一种高光谱遥感图像特征提取和分类方法及其系统

摘要

本发明提供一种高光谱遥感图像特征提取和分类方法，其中，所述方法主要包括：采样步骤、二值化步骤、编码步骤、统计步骤、串联步骤以及分类步骤。本发明还提供一种高光谱遥感图像特征提取和分类系统。本发明提供的技术方案将二维LBP扩展到三维LBP，充分利用了高光谱遥感图像中空间‑光谱上下文关系，通过引入了松弛阈值判别操作，对噪声有很好的鲁棒性，本发明提出的旋转不变三维LBP模型考虑了高光谱遥感图像的本质特征，具备针对性强、操作简单以及计算效率高的优点。

主权项

1.一种高光谱遥感图像特征提取和分类方法，其特征在于，所述方法包括：采样步骤、将每个像素的正八面体领域的六个顶点作为三维局部二值模式的采样点，并利用这六个采样点的灰度分布T描述像素的局部空谱结构，其中，T≈t(g₀,g₁,g₂,g₃,g₄,g₅)，表示这六个采样点的灰度分布，g₀、g₁、g₂、g₃、g₄、g₅分别表示这六个采样点的像素值；二值化步骤、将正八面体的六个顶点像素的灰度值与中心点的像素值一一进行比较，如果二者差值的绝对值小于预设的判别阈值，则将对应的顶点像素标记为1，否则标记为0，以形成中心像素的局部空谱结构的二值模式T1，其中，该二值模式T1可以表示为：T1≈t(s(g₀‑g_c),s(g₁‑g_c),…,s(g₅‑g_c))，g_c表示中心点的像素值；编码步骤、对于具有相同空间拓扑结构的二值模式，使用这些二值模式中1的数量进行唯一标记，以得到这些二值模式对应的三维局部二值编码，即：3DLBP，这个过程的数学表达如下：其中，二值模式的空间拓扑结构通过来进行衡量，Γ值相同的二值模式表明它们的空间拓扑结构相同，这里，g_i、g_j分别表示二值模式中第i、j个采样点，g_i与g_j相邻且i≠j,i,j∈{0,1,2,3,4,5}；统计步骤、在得到每个像素的三维局部二值模式编码后，在像元中每个像素的nxn矩形邻域内统计0、1、2、3、4、5、6、7这8个三维局部二值模式编码的共生频率，来得到像素的直方图特征；串联步骤、将像元中每个像素的直方图特征依次进行串联，得到像元对应的三维局部二值模式特征；分类步骤、将得到的三维局部二值模式特征送入分类器进行分类。