基于邻域背景检测的高光谱图像矢量滤波方法技术

一种基于邻域背景检测的高光谱图像矢量滤波方法，其步骤包括：ａ．把三维光谱图像表示成二维矢量矩阵Ｉ＝［Ｐ↓［ｉ，ｊ］］，０＜ｉ＜Ｍ，０＜ｊ＜Ｎ；ｂ．设定邻域结构Ｓ，Ｓ＝［ｓ↓［ｕ，ｖ］］；ｓ↓［ｕ，ｖ］＝０，１；ｕ＝－１，０，１；ｖ＝－１，０，１；ｃ．把邻域结构Ｓ在整个二维矢量矩阵上滑动，ｄ．在每个像元的邻域范围内求解背景光谱矢量ＢＧ，ｅ．以求得的背景光谱矢量ＢＧ取代邻域结构的中心像元的光谱Ｐｉ，ｊ，ｆ，历遍整个图像进行矢量滤波。本发明专利技术的矢量滤波方法可应用于光谱图像，也可应用于灰度图像，可以腐蚀小面积奇异像元，能有效地消除噪声和光谱散点，同时保持原有光谱，此外，还对边缘有一定的锐化作用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种高光谱图像处理算法，特别是一种通用的二维非线性数字滤波——基于局部背景统计的矢量滤波方法。
技术介绍
高光谱成像技术是现代空间对地遥感领域的重要组成部分。高光谱图像同时记录每一个目标像元的在多个波段上的光谱特征信息，可以被描述成三维数据——两个空间维和一个光谱维，因此也被称为图像立方体。它可以通过分析像元的光谱特性，获得该像元对应地物的类型或成分的信息。特别是近几年进入应用领域的高光谱图像，具有波段带宽窄(一版小于10nm)、波段数多(几十到几百)、波段连续，可以得到地物光谱曲线，既给遥感应用带来巨大的潜力，也给图像处理带来挑战。高光谱图像由于波段的带宽很窄，能量微弱，因此信噪比较小，地面脚印点较大，光谱混合现象突出，这些都给光谱分析造成困难，如分类精度低，分类图包含大量散点等。在高光谱图像分类前对数据进行滤波，滤除地面小尺寸光谱奇异点或噪声，将提高分类效果。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于局部背景统计的高光谱图像矢量滤波方法，用以有效消除高光谱图像噪声和光谱散点。本专利技术的技术方案如下根据本专利技术的一种，其步骤包括a.将三维光谱图像表示成二维矢量本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于邻域背景检测的高光谱图像矢量滤波方法，其步骤包括：ａ．把三维光谱图像表示成二维矢量矩阵Ｉ：Ｉ＝［Ｐｉ，ｊ］，０＜ｉ＜Ｍ，０＜ｊ＜Ｎ其中Ｍ为图像像元数，Ｎ为图像行数，黑体字母Ｐ表示一个图像像元的光谱矢量：Ｐ＝［ ｐ１，ｐ２……ｐＢ］，Ｂ为光谱图像的波段数，ｂ．定义邻域结构Ｓ，ｃ．把邻域结构Ｓ在整个图像范围内滑动，ｄ．在每个像元的邻域范围内求解背景光谱矢量ＢＧ，ｅ．然后用求得的背景光谱矢量ＢＧ取代邻域结构的中心像元的光 谱Ｐｉ，ｊ，ｆ．最后，历遍整个图像进行矢量滤波。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：马艳华，王建宇，舒嵘，金星，马德敏，徐卫明，
申请(专利权)人：中国科学院上海技术物理研究所，
类型：发明
国别省市：31[中国|上海]