【技术实现步骤摘要】
201610182415
【技术保护点】
一种基于图像质量评价的高光谱图像波段选择方法，其特征在于，包括有如下步骤：(1)输入高光谱图像Α；(2)将所述高光谱图像Α的光谱值归一化到0‑1之间，得到归一化后的高光谱图像Α′；(3)将所述归一化后的高光谱图像Α′中的每个波段图像记为xi，其中xi表示第i个波段图像，i＝1,2...N，对归一化后的高光谱图像Α′中的各个波段图像求平均，得到平均图像，记为y′；(4)对所述归一化后的高光谱图像Α′中每个波段图像xi和平均图像y′进行量化，得到量化后的波段图像xi′和量化后的平均图像y′；(5)利用质量评价准则，以量化后的平均图像y′为参考，求出所述量化后的波段图像xi′的质量评价值,第i个量化后的波段图像xi′的质量评价值，记为Q(xi′,y′)；(6)利用所述的质量评价值Q(xi′,y′)，替换MRMR波段选择方法所用公式中波段与样本标签之间的互信息，得到替换后的公式:maxxi′∈X-Sm-1[Q(xi′,y′)-α1m-1Σxq′∈Sm-1I(xi′,xq...
【技术特征摘要】
1.一种基于图像质量评价的高光谱图像波段选择方法，其特征在于，包括有如下步骤：(1)输入高光谱图像Α；(2)将所述高光谱图像Α的光谱值归一化到0-1之间，得到归一化后的高光谱图像Α′；(3)将所述归一化后的高光谱图像Α′中的每个波段图像记为xi，其中xi表示第i个波段图像，i＝1,2...N，对归一化后的高光谱图像Α′中的各个波段图像求平均，得到平均图像，记为y′；(4)对所述归一化后的高光谱图像Α′中每个波段图像xi和平均图像y′进行量化，得到量化后的波段图像xi′和量化后的平均图像y′；(5)利用质量评价准则，以量化后的平均图像y′为参考，求出所述量化后的波段图像xi′的质量评价值,第i个量化后的波段图像xi′的质量评价值，记为Q(xi′,y′)；(6)利用所述的质量评价值Q(xi′,y′)，替换MRMR波段选择方法所用公式中波段与样本标签之间的互信息，得到替换后的公式:maxxi′∈X-Sm-1[Q(xi′,y′)-α1m-1Σxq′∈Sm-1I(xi′,xq′)]]]>其中m指的是选择第m个波段，此波段是X-Sm-1波段集合中的一个波段，X为波段全集，Sm-1为已选出的m-1个波段的集合，X-Sm-1为待进行选择的波段的集合,xi′是待进行选择的一个波段，I(xi′,xq′)指的是波段xi′与波段xq′的互信息，xq′是已经选出来的波段，Q(xi′,y′)指的是波段xi′和波段y′的图像质量评价值，参数α用来调整图像质量评价值和波段之间冗余度所占的重要性；(7)根据所述替换后的公式，得到改进的MRMR波段选择方法，并利用该方法进行波段选择。2.根据权利要求1所述的基于图像质量评价的高光谱图像波段选择方法，其特征在于，步骤(5)中所述的质量评价值，采用基于结构相似性的质量评价准则SSIM求取，按照如下步骤实现：(5a)计算量化后的波段图像xi′,i＝1,2...N和量化后的平均图像y′的平均强度μxi′=1MΣj=1Mxij′]]>μy′=1MΣj=1Myj′]]>表示量化后的波段图像xi′的平均强度，μy′表示量化后的平均图像y′的平均强度，M指的是波段图像xi′和平均图像y′的像素点数，表示波段图像xi′的第j个像素点，yj′表示平均图像y′的第j个像素点，j＝1,2...M；(5b)计算量化后的波段图像xi′和量化后的平均图像y′的亮度对比函数I(xi′,y′)I(xi′,y′)=2μxi′μy′+C1μxi′2+μy′2+C1]]>其中C1＝(K1L)2，参数L可以取像素值变化范围内的任意值，参数K1是一个小于1的常数；(5c)计算量化后的波段图像xi′和量化后的平均图像y′的标准差δxi′=(1M-1Σj=1M(xij′-μxi′)2)12]]>δy′=(1M-1Σj=1M(yj′-μy′)2)12]]>其中为量化后的波段图像xi′的标准差，δy′为量化后的平均图像y′的标准差；(5d)计算量化后的波段图像xi′和量化后的平均图像y′的对比度对比函数C(xi′,y′)C(xi′,y′)=2δxi′δy′+C2δxi′2δy′2+C2]]>其中C2＝(K2L)2，参数K2是一个小于1的常数；(5e)计算量化后的波段图像xi′和量化后的平均图像y′的结构对比函数S(xi′,y′)S(xi′,y′)=δxi′y′+C3δxi′δy′+C3]]>其中的定义如下所示δxi′y′=1M-1Σj=1M(xij′-μxi′)(yj′-μy′)]]>(5f)计算SSIM的值SSIM(xi′,y′)＝[I(xi′,y′)]η[C(xi′,y′)]β[S(xi′,y′)]γη、β、γ为大于零的常数，控制I(xi′,y′)、C(xi′,y′)、S(xi′,y′)在求SSIM值时所占的重要性，SSIM(xi′,y′)即步骤5记为Q(xi′,y′)的图像质量评价值。3.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹向海，李星华，梁甜，李泽瀚，焦李成，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。