本发明专利技术属于图像数据处理技术领域，尤其涉及一种光谱相似度匹配分类中阈值设定方法及装置，所述方法包括获取从预选物体的高光谱图像中选定的目标感兴趣区域；计算所述目标感兴趣区域中每个像素的光谱数据与预设的光谱库中的各类别的标准光谱数据的实际相似度值；计算各所述实际相似度值的均值和方差；根据各所述实际相似度值的均值和方差得到以下阈值设定范围。本发明专利技术实现通过根据均值和方差为阈值设定提供可靠的数据参考，进而提升阈值调整效率，滤除无用及无关阈值的设定步骤，简化阈值设定过程，提升分类效率，具有极高的实用性。具有极高的实用性。具有极高的实用性。
【技术实现步骤摘要】
一种光谱相似度匹配分类中阈值设定方法及装置
[0001]本专利技术属于图像数据处理
，尤其涉及一种光谱相似度匹配分类中阈值设定方法及装置。
技术介绍
[0002]对物品的分类，如垃圾分类方法，一直是市场持续探索及更新的技术。市面上常用的分类方法，如利用光谱相似度来进行分类，通过光谱相似度来进行分类。
[0003]在利用光谱相似度来进行分类时，需要设定相似度比较阈值，通过相似度阈值来判断具体属于哪个分类类别。目前，技术人员在设定阈值时，均为无目的设置，在逐一检测阈值设定后的分类效果，再根据分类效果调整，如此，因为设定阈值没有数据参考性，需要经过很多次阈值调整才能设定最终阈值，导致阈值设定过程繁琐，产生影响分类效率的技术问题。因此，实有必要设计一种光谱相似度匹配分类中阈值设定方法及装置。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于提供一种光谱相似度匹配分类中阈值设定方法及装置，旨在解决现有技术中在通过光谱相似度匹配进行分类时因设定阈值没有数据参考，导致阈值设定过程繁琐，影响分类效率的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术实施例提供一种光谱相似度匹配分类中阈值设定方法，所述方法包括：
[0006]获取从预选物体的高光谱图像中选定的目标感兴趣区域；
[0007]计算所述目标感兴趣区域中每个像素的光谱数据与预设的光谱库中的各类别的标准光谱数据的实际相似度值；
[0008]计算各所述实际相似度值的均值和方差；
[0009]根据各所述实际相似度值的均值和方差得到以下阈值设定范围：
[0010][μ-δ,μ+δ]；
[0011]其中，μ为实际均值，δ为实际方差。
[0012]可选地，所述计算各所述实际相似度值的均值和方差之后还包括：
[0013]根据所述实际相似度值的均值和方差生成光谱分类评估图。
[0014]可选地，所述根据各所述实际相似度值的均值和方差得到以下阈值设定范围之后，还包括：
[0015]获取根据所述阈值设定范围分别设定的光谱库中各类别光谱的相似度阈值；其中，一个光谱类别具有一个相似度阈值；
[0016]计算满足所述相似度阈值的实际相似度值对应的像素的数量占所述感兴趣区域中对应类别像素总数量的百分比，并记为已知分类百分比；
[0017]根据所述已知分类百分比生成阈值设定性能指示图，所述阈值设定性能指示图标示有各类别对应的已知分类百分比。
[0018]可选地，所述计算满足所述相似度阈值的实际相似度值对应的像素的数量占所述感兴趣区域中对应类别像素总数量的百分比，并记为已知分类百分比包括：
[0019]将各所述实际相似度值分别与各所述相似度阈值对比；
[0020]统计满足所述相似度阈值的实际相似度值对应的像素的数量，并记为已知分类像素；
[0021]计算已知分类像素占所述感兴趣区域中对应类别像素总数量的百分比，并记为已知分类百分比。
[0022]可选地，所述获取从预选物体的高光谱图像中选定的目标感兴趣区域包括：
[0023]获取预选物体的高光谱图像；
[0024]在所述高光谱图像中选定目标感兴趣区域。
[0025]可选地，还提供一种光谱相似度匹配分类中阈值设定装置，所述装置包括：
[0026]感兴趣区域获取模块，用于获取从预选物体的高光谱图像中选定的目标感兴趣区域；
[0027]实际相似度计算模块，用于计算所述目标感兴趣区域中每个像素的光谱数据与预设的光谱库中的各类别的标准光谱数据的实际相似度值；
[0028]均值和方差计算模块，用于计算各所述实际相似度值的均值和方差；
[0029]阈值设定范围获取模块，用于根据各所述实际相似度值的均值和方差得到以下阈值设定范围：
[0030][μ-δ,μ+δ]；
[0031]其中，μ为实际均值，δ为实际方差。
[0032]可选地，所述装置包括还包括评估图生成模块，用于根据所述实际相似度值的均值和方差生成光谱分类评估图。
[0033]可选地，所述装置包括：
[0034]相似度阈值获取模块，用于获取根据所述阈值设定范围分别设定的光谱库中各类别光谱的相似度阈值；其中，一个光谱类别具有一个相似度阈值；
[0035]已知分类百分比计算模块，用于计算满足所述相似度阈值的实际相似度值对应的像素的数量占所述感兴趣区域中对应类别像素总数量的百分比，并记为已知分类百分比；
[0036]性能指示图生成模块，用于根据所述已知分类百分比生成阈值设定性能指示图，所述阈值设定性能指示图标示有各类别对应的已知分类百分比。
[0037]可选地，本专利技术还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述光谱相似度匹配分类中阈值设定方法中的步骤。
[0038]可选地，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述光谱相似度匹配分类中阈值设定方法中的步骤。
[0039]本专利技术实施例提供的光谱相似度匹配分类中阈值设定方法及装置中的上述一个或多个技术方案至少具有如下技术效果之一：
[0040]本专利技术首先通过获取从预选物体的高光谱图像中选定的目标感兴趣区域，再计算所述目标感兴趣区域中每个像素的光谱数据与预设的光谱库中的各类别的标准光谱数据的实际相似度值，接着计算各所述实际相似度值的均值和方差，进而根据均值和方差设定
阈值设定范围，以此实现通过根据均值和方差为阈值设定提供可靠的数据参考，进而提升阈值调整效率，滤除无用及无关阈值的设定步骤，简化阈值设定过程，提升分类效率，具有极高的实用性。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0042]图1为本专利技术实施例提供的光谱相似度匹配分类中阈值设定方法中步骤S100-S400的流程图图；
[0043]图2为本专利技术实施例提供的实际相似度值的均值和方差生成光谱分类评估图；
[0044]图3为本专利技术实施例提供的光谱相似度匹配分类中阈值设定方法中步骤S510-S530的流程图图；
[0045]图4为本专利技术实施例提供的阈值设定性能指示图；
[0046]图5为本专利技术实施例提供的光谱相似度匹配分类中阈值设定方法中步骤S531-S533的流程图图；
[0047]图6为本专利技术实施例提供的光谱相似度匹配分类中阈值设定方法中步骤S331-S332的流程图图；
[0048]图7为本专利技术实施例提供的光谱相似度匹配分类中阈值设定装置的结构框图；
[0049]图8为本专利技术实施例提供的计算机设备的结构框图；
具体实施本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种光谱相似度匹配分类中阈值设定方法，其特征在于，所述方法包括：获取从预选物体的高光谱图像中选定的目标感兴趣区域；计算所述目标感兴趣区域中每个像素的光谱数据与预设的光谱库中的各类别的标准光谱数据的实际相似度值；计算各所述实际相似度值的均值和方差；根据各所述实际相似度值的均值和方差得到以下阈值设定范围：[μ-δ,μ+δ]；其中，μ为实际均值，δ为实际方差。2.根据权利要求1所述的光谱相似度匹配分类中阈值设定方法，其特征在于，所述计算各所述实际相似度值的均值和方差之后还包括：根据所述实际相似度值的均值和方差生成光谱分类评估图。3.根据权利要求1所述的光谱相似度匹配分类中阈值设定方法，其特征在于，所述根据各所述实际相似度值的均值和方差得到以下阈值设定范围之后，还包括：获取根据所述阈值设定范围分别设定的光谱库中各类别光谱的相似度阈值；其中，一个光谱类别具有一个相似度阈值；计算满足所述相似度阈值的实际相似度值对应的像素的数量占所述感兴趣区域中对应类别像素总数量的百分比，并记为已知分类百分比；根据所述已知分类百分比生成阈值设定性能指示图，所述阈值设定性能指示图标示有各类别对应的已知分类百分比。4.根据权利要求3所述的光谱相似度匹配分类中阈值设定方法，其特征在于，所述计算满足所述相似度阈值的实际相似度值对应的像素的数量占所述感兴趣区域中对应类别像素总数量的百分比，并记为已知分类百分比包括：将各所述实际相似度值分别与各所述相似度阈值对比；统计满足所述相似度阈值的实际相似度值对应的像素的数量，并记为已知分类像素；计算已知分类像素占所述感兴趣区域中对应类别像素总数量的百分比，并记为已知分类百分比。5.根据权利要求1所述的光谱相似度匹配分类中阈值设定方法，其特征在于，所述获取从预选物体的高光...
【专利技术属性】
技术研发人员：莫卓亚，刘元路，
申请(专利权)人：广东弓叶科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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