一种高光谱图像的降维方法及设备、计算机存储介质技术

本申请公开了一种高光谱图像的降维方法及设备、计算机存储介质，涉及图像处理技术领域，高光谱图像的降维方法包括：对波段图像进行灰度值排序，得到波段图像的编码；计算单层次膨胀距离；向波段图像加上离散值λ，计算多层次膨胀距离；对多层次膨胀距离进行优化计算，得到任意两波段图像之间的膨胀距离SFDD；基于膨胀距离SFDD对波段图像进行聚类，得到多个波段图像簇；选择代表性波段图像。本申请创新性地引入膨胀距离来度量不同波段图像之间的空间信息差异，实现了对不同波段图像空间信息差异的准确量化，同时提出了适用于空间信息差异度量的聚类方法和代表性波段图像选择方法，实现了基于空间信息差异对高光谱图像进行降维。降维。降维。

【技术实现步骤摘要】
一种高光谱图像的降维方法及设备、计算机存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，更具体地，涉及一种高光谱图像的降维方法及设备、计算机存储介质。

技术介绍

[0002]高光谱图像包含数百个波段的图像，具有极高的光谱分辨率，因此被广泛应用于各个领域。然而，由于相邻波段之间的高度相似性，高光谱图像包含大量的冗余信息，并进一步导致了维数灾难问题。降维可以有效提取关键信息，避免维度灾难问题。
[0003]降维方法一般可分为特征提取和波段选择，其中，特征提取方法可以将高光谱图像映射到较低的维度，但这种降维方法所提取的信息往往失去了原始图像的物理意义。相比之下，波段选择方法可以从数百个高光谱波段中选择关键波段，实现了降维，同时避免了特征提取的问题。
[0004]目前，大多数的波段选择方法没有利用不同物体可以在空间上分离的特性，而这一特性对图像分类至关重要。尽管不同物体的位置是未知的，但图像各波段之间的空间信息差异度量可以用来区分它们所提供的空间信息。在多个相互之间空间信息差异较大的波段图像子集中，不同位置的物体在光谱维度上表现出明显的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高光谱图像的降维方法，其特征在于，所述高光谱图像包括多个波段的图像，所述高光谱图像的降维方法包括：对每个波段图像进行灰度值排序，得到相应波段图像X
i
的编码SFX
i
；其中，X
i
为第i个波段图像，1≤i≤L，L为高光谱图像的数量；计算波段图像SFX
i
到波段图像SFX
j
的单层次膨胀距离dd(SFX
i
，SFX
j
)；其中，SFX
i
为编码后的第i个波段图像，SFX
j
为编码后的第j个波段图像，1≤i≤L，1≤j≤L；向波段图像SFX
i
加上离散值λ，计算在不同离散值λ下所述波段图像SFX
i
到所述波段图像SFX
j
的多层次膨胀距离dd
λ
(SFX
i
，SFX
j
)；其中，0≤λ≤1；对所述多层次膨胀距离dd
λ
(SFX
i
，SFX
j
)进行优化计算，得到(λ,dd
λ
)曲线积分，依据所述(λ,dd
λ
)曲线积分得到任意两所述波段图像之间的膨胀距离SFDD(X
i
，X
j
)；利用连续聚类的方式，基于任意两所述波段图像之间的膨胀距离SFDD(X
i
，X
j
)对各个所述波段图像进行聚类，得到多个波段图像簇；在各个所述波段图像簇中选择代表性波段图像，在同一所述波段图像簇中，每个所述波段图像到所述代表性波段图像的膨胀距离的总和小于到其他所述波段图像的膨胀距离的总和；其中，所述对每个波段图像进行灰度值排序，得到相应波段图像X
i
的编码SFX
i
包括：对每个所述波段图像中的像素按照灰度值的升序进行排序，得到相应所述波段图像中每个像素的排序值；在同一所述波段图像中，若两个或两个以上像素的灰度值相同，选择较大的排序结果作为所述像素的排序值；对每个所述波段图像中像素的所述排序值进行归一化处理；得到相应所述波段图像的编码SFX
i
，所述波段图像的编码SFX
i
满足以下公式：SFX
i
＝norm{max[rank(X
i
)]}其中，X
i
为第i个波段图像，1≤i≤L，L为高光谱图像的数量，rank函数表示对每个波段图像中像素的灰度值按照升序排序，max函数表示若两个或两个以上像素的灰度值相同，选择较大的排序结果作为像素的排序值，norm函数表示将所有排序值归一化到[0,1]。2.根据权利要求1所述的高光谱图像的降维方法，其特征在于，所述计算波段图像SFX
i
到波段图像SFX
j
的单层次膨胀距离dd(SFX
i
，SFX
j
)包括：对所述波段图像SFX
i
进行膨胀处理；在一次膨胀过程中，利用结构单元B逐像素扫描整幅所述波段图像SFX
i
并对所述波段图像SFX
i
中每个像素的灰度值进行膨胀；当所述波段图像SFX
i
在膨胀n次后每个像素的灰度值大于等于所述波段图像SFX
j
相应位置的像素的灰度值时，停止膨胀，得到最小膨胀次数n；根据所述最小膨胀次数n得到所述波段图像SFX
i
到所述波段图像SFX
j
的单层次膨胀距离dd(SFX
i
，SFX
j
)，所述单层次膨胀距离dd(SFX
i
，SFX
j
)满足以下公式：dd(SFX
i
，SFX
j
)＝min{n∣SFX
i
⊕
nB≥SFX
j
}其中，SFX
i
为编码后的第i个波段图像，SFX
j
为编码后的第j个波段图像，1≤i≤L，1≤j≤L，L为高光谱图像的数量；SFX
i
⊕
nB表示波段图像SFX
i
被膨胀了n次，min函数表示对膨胀次数取最小值；其中，所述结构单元B包括中心点以及位于所述中心点上方、下方、左侧和右侧的有效点，所述在一次膨胀过程中，利用结构单元B逐像素扫描整幅所述波段图像SFX
i
并对所述波
段图像SFX
i
中每个像素的灰度值进行膨胀包括：在一次膨胀过程中，所述结构单元B的中心点与所述波段图像SFX
i
逐像素重合；当所述结构单元B的中心点与所述波段图像SFX
i
的某个像素重合时，比较中心点位置所对应的像素的灰度值与有效点位置所对应的像素的灰度值；若中心点位置所对应的像素的灰度值小于任一有效点位置所对应的像素的灰度值，则将有效点位置所对应的像素的灰度值中的最大值赋值至中心点位置对应的像素；若中心点位置所对应的像素的灰度值大于等于全部有效点位置所对应的像素的灰度值，则不进行灰度值的更新；当所述结构单元B的中心点逐像素扫描完整幅所述波段图像SFX
i
且所述波段图像SFX
i
中的每个像素均完成膨胀，一次膨胀过程结束。3.根据权利要求2所述的高光谱图像的降维方法，其特征在于，所述多层次膨胀距离dd
λ
(SFX
i
，SFX
j
)满足以下公式：dd
λ
(SFX
i
，SFX
j
)＝min{n∣(SFX
i
+λI)
⊕
nB≥SFX
j
}其中，SFX
i
为编码后的第i个波段图像，SFX
j
为编码后的第j个波段图像，1≤i≤L，1≤j≤L，L为高光谱图像的数量；0≤λ≤1，I表示常数为1的灰度图像，(SFX
i
+λI)
⊕
nB表示波段图像SFX
i
在加上离散值λ后被膨胀了n次，min函数表示对膨胀次数取最小值。4.根据权利要求3所述的高光谱图像的降维方法，其特征在于，所述对所述多层次膨胀距离dd
λ
(SFX
i

【专利技术属性】
技术研发人员：高昆，田智勇，张晓典，马建华，王俊伟，刘禹彤，杨至甲，胡梓博，王红，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：