一种谱线拐点多尺度寻优分段方法及其应用技术

本发明专利技术属于高光谱遥感应用领域，具体涉及一种光谱匹配与识别方法。本发明专利技术主要针对现有光谱匹配和识别方法仅考虑谱线间的整体相似性度量，而忽略谱线间局部差异性度量的不足，提供了一种基于光谱分段的匹配和识别方法，该方法首先采用基于二阶高斯导函数为小波函数的多尺度小波变换对谱线进行变换处理，然后利用本发明专利技术设计的拐点多尺度寻优算法提取光谱曲线的较优拐点，最后基于提取的较优拐点信息对谱线进行分段，并通过采用分段匹配方法对谱线进行识别。本发明专利技术的有益效果是，通过拐点分段可以将地物光谱差异较大的波段和光谱差异较小的波段分到不同的分段中，以突出光谱差异较大的波段，增强光谱匹配和识别的有效性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于高光谱遥感应用领域，具体涉及一种谱线拐点多尺度寻优分段方法及 其在光谱匹配和识别中的应用。
技术介绍
在高光谱图像处理中，光谱匹配技术是高光谱地物分类和识别的关键技术之一。 光谱匹配通过比较反映地物光谱辐射特性的光谱曲线来判断地物的归属类别。目前常用的 光谱匹配方法一般都建立在光谱曲线的整体相似性度量基础上，然而，在高光谱图像中，不 同的地物之间他们的特性可能相近，通常表现为在某些波段上谱线非常相似，甚至一样，但 在另外一些波段存在明显差异。整体相似性度量方式忽略了谱线间的局部性差异。因此，如 果在光谱相似性度量中能够保留甚至凸显这种局部性差异，将有助于不同地物的细分。鉴 于此，本专利技术提供一种基于拐点分段的光谱匹配和识别方法，该方法按照一定的策略对光 谱曲线进行分段，使不同地物光谱差异较大的波段和光谱差异较小的波段分到不同的段落 中，以突出光谱差异较大的波段，增强光谱匹配和识别的有效性。
技术实现思路
本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是首先采用多尺度小波变换对谱线进 行变换处理，通过拐点多尺度寻优算法提取光谱曲线的拐点，然后利用拐点信息对谱线进 行分段，并采取分段匹配的方法对谱线进行识别。具体技术方案如下一种谱线拐点多尺度寻优分段方法，包括如下步骤(1)设光谱谱线为R(x)，x为波段号(x = 1，. . .，N)，N为自然数，令j为尺度变 量，其初始值为1，即j = 1,SJ为尺度变量为j时光谱谱线的拐点数目；vi为使光谱曲线具 有相同的拐点数的尺度变量的集合，i为标记变量，初值为1 ；(2)按下式对所述光谱谱线R(x)进行多尺度小波变换■ 挱= WJ(R (x)) , a = 2 j ； 其中Waf()为多尺度小波变换函数，a为小波变换尺度因子，形为光谱谱线R(x)经多尺度 小波变换后的结果；(3)计算所述光谱谱线R(x)在尺度变量j为k时的拐点，也即j等于k时挱的过 零点数目和过零点波段位置，令Zk= {x|ffaf(R(x)) ==0}，Sk = #(Zk)，其中，#()为集合 元素计数函数，即统计集合t中元素的个数，Sk为尺度变量j为k时的拐点数目，t为尺度 变量j为k时相应拐点的波段位置的集合，如果前后两个相邻尺度变量下光谱曲线的拐点 数目相同即Sk等于SH，则沪={k}，否则i = i+1，沪=小；(4)如果Sk等于1，即光谱谱线R(x)拐点数为1，则令变量je = k，跳至步骤(5)； 否则k = k+1，跳至(3)，获得光谱谱线R(x)在下一尺度下的拐点信息；(5)寻找维持拐点个数稳定不变的尺度变量j的最大连续区间Vv v = argmax{|max(7')_min(7')|}，其中 土 =丄，…，je ;(6)求取光谱谱线R(x)的较优尺度J为J = min(q|q G Vv)，则较优尺度的拐点 波段位置为尹。一种谱线拐点多尺度寻优分段方法在光谱匹配和识别中的应用，其具体包括如下 步骤(1)设定地物参考谱线库中有M条参考谱线，记为Rp (x)，(p = 1，. . .，M)，M为自 然数，待识别谱线为N条，记为Tq(x)，q = 1，. . .，N，N为自然数，x为波段号；(2)取所述N条中的第q条待识别谱线Tq(x)，按所述的谱线拐点多尺度寻优方法 获得该待识别谱线Tq (x)的尺度分段信息，记为{Jq，Zq，Sq}，其中Jq、Zq和Sq分别为该第q 条待识别谱线Tq(x)的尺度、尺度拐点波段位置和拐点个数；(3)以该待识别谱线Tq(x)的尺度分段为基准，将谱线Tq(x)和参考谱线Rp(x)分 成(Sq+1)个分段，分别记为 IV(X)和 R/00，(1 = 1，. . .，Sq+1)；(4)按下式计算待识别谱线Tq(x)与所有参考谱线的距离 距离；(5)按最小距离判决规则对谱线进行判别，即如果D (Tq (x)，Rp (x)) = min {D (Tq (x)，Rp (x))}，则Tq(x)与Rp(x)属同类，即识别出该待识别谱线Tq(x)。所述步骤⑷中待识别谱线Tq(x)与参考谱线Rp(x)的距离采用光谱角、欧氏距离 或其他度量方法来计算。本专利技术的关键在于拐点信息的提取，由于在地物光谱的遥感测量过程中受各种因 素的影响，所获取的地物光谱信息包含随机噪声，这些噪声的存在会影响光谱曲线的特性， 使光谱曲线存在大量不能反映地物光谱本征的拐点信息，因此，在提取拐点前需要预先去 除这些干扰拐点，以提取稳定的拐点信息。为此，本专利技术首先采用基于高斯核函数的多尺度 小波变换对光谱曲线进行平滑和去噪处理，然后对去噪后的光谱曲线进行拐点提取。不同 尺度的小波变换对光谱曲线具有不同程度的平滑效果，对拐点的提取有不同的影响，一方 面，尺度越大，平滑和去噪效果越强，光谱曲线越平滑，所提取的拐点对噪声越不敏感；另一 方面，尺度越大，所提取的拐点位置偏差也越大，影响拐点位置的精度。因此，本专利技术设计了 一种拐点多尺度寻优方法，以获取较优的拐点信息，并以此为基础，进行分段匹配。本专利技术的有益效果是，通过拐点分段可以将地物光谱差异较大的波段和光谱差异 较小的波段分到不同的分段中，以突出光谱差异较大的波段，增强光谱匹配和识别的有效 性。附图说明图1 光谱拐点数目随尺度变化示意图；图2 不同尺度小波变换后曲线示意图；图3 谱线匹配与识别处理流程示意图。具体实施例方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步描述。1、多尺度寻优思想。在地物光谱的遥感测量过程中，由于各种因素的影响，获得的光谱信息是包含噪 声的，这些噪声的存在会影响光谱曲线的特性，如果将光谱曲线与高斯函数进行卷积运算， 则可达到平滑和去噪作用。随着小波尺度的增大，曲线越平滑，拐点的提取对噪声越不敏 感，由噪声引入而产生的干扰拐点将被抑制，但同时却会带来另一个问题，即拐点的位置偏 差也会相应增大。因此，尺度的大小对拐点的提取有直接影响，从而影响谱线特征的匹配。图1给出了光谱拐点数量随小波尺度变化的关系图，从图可以发现在一定的尺度范 围内，拐点的个数是不变的，但是拐点所在的波段位置有所偏移。在高斯小波变换中，尺度越 大，则曲线越平滑，就更能够抵抗原曲线中的扰动，但是所提取到的拐点个数就越少；另一方 面，尺度越小，则变换后的曲线越接近原曲线，拐点所处的波段位置就越准确，但是提取的拐 点中由扰动造成的干扰拐点也越多。因此拐点提取时应该尽可能提高位置的准确性、减少干 扰拐点。对于地物光谱来说，其最主要的反射带与吸收带在光谱曲线中表现为比较明显的波 峰和波谷，它们不容易受到尺度的影响，当尺度在一定范围内变化的时候，这些波峰和波谷不 会被平滑掉。根据这一特性，可以考察维持拐点个数相对稳定的尺度范围。对于提取到的光 谱曲线的拐点来说，维持它们个数不变的尺度范围越大，则这些拐点之间的波峰和波谷就越 稳定，它们就越能够准确地反映光谱的吸收和反射特性。如果能找到维持拐点个数不变的最 大的尺度范围，那么这个尺度范围就是较优尺度范围，所对应的拐点数目就是较优拐点个数。 另外，由于尺度越小，该尺度下提取的拐点位置就越准确，因此较优尺度范围内最小的尺度就 是较优拐点提取尺度，该尺度下提取的拐点位置就是较优拐点位置。然而在实际情况中，随着尺度的不断增大，曲线将本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种谱线拐点多尺度寻优分段方法，包括如下步骤：（１）设光谱谱线为Ｒ（ｘ），ｘ为波段号（ｘ＝１，…，Ｎ），Ｎ为自然数，令ｊ为尺度变量，其初始值为１，即ｊ＝１，Ｓ↑［ｊ］为尺度变量为ｊ时光谱谱线的拐点数目；Ｖ↑［ｉ］为使光谱曲线具有相同的拐点数的尺度变量的集合，ｉ为标记变量，初值为１；（２）按下式对所述光谱谱线Ｒ（ｘ）进行多尺度小波变换：Ｒ↑［％ｊ］＝Ｗ↓［ａ］ｆ（Ｒ（ｘ）），α＝２ｊ；其中Ｗ↓［ａ］ｆ（）为多尺度小波变换函数，α为小波变换尺度因子，Ｒ↑［％ｊ］为光谱谱线Ｒ（ｘ）经多尺度小波变换后的结果；（３）计算所述光谱谱线Ｒ（ｘ）在尺度变量ｊ为ｋ时的拐点，也即ｊ等于ｋ时Ｒ↑［％ｊ］的过零点数目和过零点波段位置，令Ｚ↑［ｋ］＝｛ｘ｜Ｗ↓［ａ］ｆ（Ｒ（ｘ））＝＝０｝，Ｓ↑［ｋ］＝＃（Ｚ↑［ｋ］），其中，＃（）为集合元素计数函数，即统计集合Ｚ↑［ｋ］中元素的个数，Ｓ↑［ｋ］为尺度变量ｊ为ｋ时的拐点数目，Ｚ↑［ｋ］为尺度变量ｊ为ｋ时相应拐点的波段位置的集合，如果前后两个相邻尺度变量下光谱曲线的拐点数目相同即Ｓ↑［ｋ］等于Ｓ↑［ｋ－１］，则Ｖ↑［ｉ］＝Ｖ↑［ｉ］＋｛ｋ｝，否则ｉ＝ｉ＋１，Ｖ↑［ｉ］＝φ；（４）如果Ｓ↑［ｋ］等于１，即光谱谱线Ｒ（ｘ）拐点数为１，则令变量ｊｅ＝ｋ，跳至步骤（５）；否则ｋ＝ｋ＋１，跳至（３），获得光谱谱线Ｒ（ｘ）在下一尺度下的拐点信息；（５）寻找维持拐点个数稳定不变的尺度变量ｊ的最大连续区间Ｖ↑［ｖ］：ｖ＝＊｛｜ｍａｘ（Ｖ↑［ｉ］）－ｍｉｎ（Ｖ↑［ｉ］）｜｝，其中ｉ＝１，…，ｊｅ；（６）求取光谱谱线Ｒ（ｘ）的较优尺度Ｊ为：Ｊ＝ｍｉｎ（ｑ｜ｑ∈Ｖ↑［ｖ］），则较优尺度的拐点波段位置为Ｚ↑［Ｊ］。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：许毅平，田岩，胡考宁，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：83[中国|武汉]