基于光谱差异的高光谱图像序列降维方法技术

本发明专利技术公开了一种基于光谱差异的高光谱图像序列降维方法,载入的高光谱图像序列中的第1、t帧高光谱图像进行灰度归一化，分别获得归一化后的第1、t帧高光谱图像并且确定第1帧高光谱图像中的选定局部区域通过中每个像素的光谱曲线确定最大、最小光谱曲线C

【技术实现步骤摘要】
基于光谱差异的高光谱图像序列降维方法


[0001]本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种基于光谱差异的高光谱图像序列降维方法。

技术介绍

[0002]高光谱图像可以通过三个维度来描述目标，不仅可以获得目标的空间信息，还可以获取目标的光谱信息，高光谱图像的数据量非常大包含了几十个到上千个波段，在这些巨大的数据量中存在大量的重复数据会影响图像的信息处理，使用降维的方法可以保留数据的特征信息并去除数据重复；因此在处理高光谱图像之前对其进行降维操作很有必要。
[0003]降维方法主要有两种，分别为特征提取和波段选择。特征提取是通过确定最优投影矩阵的方法来进行降维，波段选择是从原始图像的波段中选取最具代表性的波段进行降维操作；然而，波段选择的方法往往会丢失图像中的一些相关光谱信息。
[0004]近些年来，特征提取的方法运用的越来越广泛，在高光谱数据的压缩、去相关、消噪和特征提取中起到了重要的作用。主成分分析是最基本的高光谱特征提取的降维方法，对图像中包含的信息采用正交线性变换的方法，降维后的图像所包含的信息主要在前面几个主成分分量中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于光谱差异的高光谱图像序列降维方法，其特征在于，该方法为：步骤一、对载入的高光谱图像序列中的第1帧、第t帧高光谱图像进行灰度归一化，分别获得归一化后的第1帧高光谱图像归一化后的第t帧高光谱图像并且确定第1帧高光谱图像中的选定局部区域通过中每个像素的光谱曲线确定最大光谱曲线C
max
和最小光谱曲线C
min
，其中，t表示高光谱图像序列的帧数，t是大于等于1小于等于3000的整数，ib表示第b个波段第i个像素，i表示像素的序号，b表示波段的序号，b∈{1,...,B},B表示高光谱图像的波段数，B为16，H表示的行数，W表示的列数，及中第b个波段第i个像素的灰度值范围均是0到1的左闭右闭区间，C
max
在第b个波段上的最大光谱值为C
min
在第b个波段上的最小光谱值为步骤二、确定中第i个像素在16个波段上的灰度平均值其中，mean(
·
)表示求平均操作；步骤三、通过减去获得中第i个像素的去均值光谱曲线C
i
,C
i
在第b个波段上的灰度值为步骤四、通过和确定的光谱差异图其中,步骤五、通过确定第t帧高光谱图像第b个波段第i个像素的量化偏差步骤六、通过确定第t帧高光谱图像16个波段的总差异图步骤七、通过确定重构总差异图通过确定的降维结果图K，K∈R
H
×
W
×1,其中，K中第i个像素K
i
的灰度值范围均是0到1的左闭右闭区间；步骤八、通过K乘以255，获得灰度值分布在0到255之间的降维结果步骤九、重复步骤一至步骤八，依次处理高光谱图像序列中每一帧高光谱图像获得高光谱图像序列降维结果。2.根据权利要求1所述的基于光谱差异的高光谱图像序列降维方法，其特征在于，所述步骤一，具体通过以下步骤实现：(101)归一化后的第1帧高光谱图像的选定局部区域由人为手动截取，以的目标所在区域的型心为中心，在的目标所在区域中框选3
×
3个像素，即9个像素，获得选定局部区域(102)确定最大光谱曲线C
max
为其中，max(
·
)表示求最大操作，从中取出第1个波段9个像素中的最大灰度值，然后遍历波段1到波段16，选出16个最大灰度值从...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵东，汪梦元，胡斌，张喆，武丽，李鹏，胡剑凌，程进，黄瑞，马弘宇，张黎可，汪磊，
申请(专利权)人：无锡学院，
类型：发明
国别省市：