[发明专利]一种面向高光谱图像的空谱联合特征提取方法

摘要

本发明公开了一种面向高光谱遥感图像分类的空谱联合特征提取技术，属于遥感图像处理领域，包括以下步骤：1)利用像素坐标生成横坐标图像和纵坐标图像；2)计算高光谱图像的统计特征；3)利用统计特征对横坐标图像和纵坐标图像进行值域拉伸；4)将坐标图像插入到原始高光谱图像；5)利用主成分分析对特征进行融合和提取。本发明将高光谱图像空间特征转换为光谱特征，并利用主成分分析方法进行空间特征和光谱特征的融合，解决了高光谱图像分类空间特征利用不足的问题，方法具有广泛适用性、计算简单，可有效提高高光谱图像分类精度。

主权项

1.一种面向高光谱图像的空谱联合特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1分别提取高光谱图像中每个像素的横坐标和纵坐标，生成以横坐标为像素值的横坐标图像和以纵坐标为像素值的纵坐标图像；步骤2分别找出高光谱图像每个波段中像素的最大值和最小值，并计算所有波段像素的平均最大值以及平均最小值；步骤3根据所有波段像素的平均最大值以及平均最小值分别对横坐标图像和纵坐标图像进行灰度拉伸，得到新的横坐标图像和新的纵坐标图像；具体实现包括以下步骤：步骤3a，分别找出横坐标图像和纵坐标图像像素值的最大值T和最小值1；步骤3b，分别计算横坐标图像和纵坐标图像的拉伸系数和平移系数，计算公式为：拉伸系数平移系数其中，为所有波段像素的平均最大值，为所有波段像素的平均最小值；步骤3c，根据拉伸系数和平移系数分别对横坐标图像和纵坐标图像进行灰度拉伸，对应得到新的横坐标图像和新的纵坐标图像；所述的新的横坐标图像和新的纵坐标图像中像素值的最大值均与所有波段像素的平均最大值相同，新的横坐标图像和新的纵坐标图像中像素值的最小值均与所有波段像素的平均最小值相同；拉伸方法为：其中为新的横坐标图像或新的纵坐标图像中第i行第j列的像素，f(i,j)为原横坐标图像或纵坐标图像中第i行第j列的像素；步骤4将新的横坐标图像和新的纵坐标图像加入到高光谱图像中，形成新的高光谱图像；步骤5对新的高光谱图像利用主成分分析方法进行特征提取。