一種光譜匹配方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及光譜分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于判別物質(zhì)種類的光譜匹配方 法，適用于各種光譜分析領(lǐng)域，包括紅外/近紅外光譜分析、高光譜遙感、顯微成像光譜分 析等。
【背景技術(shù)】
[0002] 光譜匹配是用來(lái)判別物質(zhì)種類和歸屬的一種方法，適用于各種光譜分析領(lǐng)域，如 紅外/近紅外光譜分析、高光譜遙感、顯微成像光譜分析等。通過(guò)將被測(cè)物質(zhì)光譜與材料光 譜庫(kù)中的已知物質(zhì)光譜進(jìn)行光譜曲線相似度的比較，實(shí)現(xiàn)物質(zhì)種類的識(shí)別。
[0003] 光譜匹配在高光譜遙感中得到廣泛應(yīng)用。高光譜遙感光譜通道數(shù)多，通常有數(shù)十 甚至數(shù)百個(gè)，這種特性被成功地應(yīng)用在地質(zhì)勘探、農(nóng)林業(yè)調(diào)查和環(huán)境監(jiān)測(cè)等方面的研宄，取 得了引人矚目的成果。高光譜影具有圖譜合一的特點(diǎn)，能夠得到各個(gè)像元的光譜曲線。隨著 高光譜遙感技術(shù)的迅速發(fā)展，與之相輔的光譜匹配技術(shù)也得到了人們?cè)絹?lái)越多的重視。例 如在高光譜地質(zhì)填圖處理中，除了傳統(tǒng)的圖像處理方法外，光譜匹配技術(shù)是該應(yīng)用方面的 關(guān)鍵技術(shù)之一。
[0004] 光譜匹配基于地物輻射或反射光譜曲線進(jìn)行分類識(shí)別，利用光譜庫(kù)中已知的光譜 數(shù)據(jù)，通過(guò)計(jì)算相似性的算法來(lái)識(shí)別圖像中地物覆蓋類型。這種匹配既可以是全譜段范圍 內(nèi)的比較，即基于整體波形特征的光譜曲線匹配，也可以利用感興趣波段的光譜，利用部分 波長(zhǎng)范圍的光譜或光譜組合參量進(jìn)行匹配，即基于光譜特征的光譜匹配。
[0005] 大量的理論和實(shí)驗(yàn)也表明，雖然目前人們對(duì)地物目標(biāo)的識(shí)別技術(shù)已經(jīng)取得了巨大 的進(jìn)步，各種地物識(shí)別的算法得到了不斷的改進(jìn)，但是由于某些地物光譜的同質(zhì)多象、類質(zhì) 同象等現(xiàn)象，使得光譜匹配存在很多不確定性。因此有必要改進(jìn)高光譜匹配關(guān)鍵技術(shù)方法， 提高識(shí)別的準(zhǔn)確率。光譜匹配是計(jì)算待測(cè)像元與參考像元光譜曲線之間的相似程度，來(lái)判 定影像上地物類別的方法。光譜匹配是高光譜遙感影像智能化識(shí)別分析的核心問(wèn)題，是高 光譜遙感影像應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域的基礎(chǔ)。
[0006] 目前光譜匹配的思路有兩種。一種是尋找光譜的特征吸收峰，并根據(jù)特征吸收峰 進(jìn)行匹配，另一種是直接通過(guò)光譜相似度進(jìn)行光譜匹配。目前常用的通過(guò)光譜相似度進(jìn)行 光譜匹配的方法，如：光譜角測(cè)量、歐式距離測(cè)量、光譜相關(guān)性測(cè)量和光譜信息散度測(cè)量，存 在一定的缺陷，它們均認(rèn)為光譜的各個(gè)波段的特征對(duì)于光譜的相似度的貢獻(xiàn)是相同的。這 本身就容易產(chǎn)生誤差。再者，當(dāng)某些波段受到噪聲影響，而又無(wú)法通過(guò)去噪方法抑制時(shí)，它 們無(wú)法會(huì)達(dá)到令人滿意的效果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供一種特征增強(qiáng)的光譜相似性測(cè)量方法來(lái)進(jìn) 行光譜匹配，從而實(shí)現(xiàn)物質(zhì)種類識(shí)別。該方法先求取特征增強(qiáng)因子矩陣，從而求得光譜特征 增強(qiáng)空間，然后將光譜數(shù)據(jù)投影到特征增強(qiáng)空間中，進(jìn)行特征增強(qiáng)的光譜匹配。特征增強(qiáng)空 間利用主成份分析和空間投影得到，能夠突出光譜的本質(zhì)特征，抑制噪聲，提高了光譜匹配 的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性，從而實(shí)現(xiàn)物質(zhì)種類的高精度識(shí)別。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案 是這樣實(shí)現(xiàn)的：
[0008] 一種光譜匹配方法，包括如下步驟，如圖1所示：
[0009] 步驟A、光譜數(shù)據(jù)獲取。
[0010] 所述的光譜數(shù)據(jù)獲取包括以下步驟：
[0011] 步驟A1、獲取目標(biāo)光譜和已知的光譜庫(kù)，組成新的光譜數(shù)據(jù)集合&Xn，其中L是光 譜波段數(shù)目，n是光譜數(shù)據(jù)集合中的光譜數(shù)目。該光譜數(shù)據(jù)集合是已知光譜庫(kù)和待比較的 目標(biāo)光譜的并集；
[0012] 步驟A2、將原始光譜數(shù)據(jù)集合均值化，即從原始光譜數(shù)據(jù)集合中減去其平 均光譜，得到零均值化的光譜數(shù)據(jù)集合X。
[0013] 步驟B、光譜特征增強(qiáng)空間求取；
[0014] 光譜每個(gè)波段的反射率并不是獨(dú)立的，它與其它波段由很強(qiáng)的相關(guān)性。不同的波 段對(duì)計(jì)算光譜相似性的貢獻(xiàn)是不同的。將原始光譜數(shù)據(jù)投影到光譜特征增強(qiáng)空間，在這個(gè) 空間中，變化劇烈，區(qū)分兩條光譜的主要特征即對(duì)于光譜相似性測(cè)量重要的特征將被增強(qiáng)， 不重要的特征其影響將被減弱。本發(fā)明方法在某種程度上能消除和抑制部分噪聲的影響。
[0015] 所述的求取光譜特征增強(qiáng)空間包括以下步驟：
[0016] 步驟B1、求取光譜數(shù)據(jù)集合X與其轉(zhuǎn)置的乘積XXT的特征值A(chǔ) 1 A2…Ay其中 …多A ^，和相應(yīng)的特征向量ei e2…，并對(duì)所有特征值進(jìn)行求和，得到所有 特征值和為Sum = X A A 2+. . . +入u
[0017] 步驟B2、選取特征個(gè)數(shù)叫使A 2彡…彡A 彡…彡A ^成立。根據(jù)特 征值及所有特征值和，求取特征增強(qiáng)因子矩陣A :
[0019] 步驟B3、定義P = h e2…em]T。求得特征增強(qiáng)空間F :
[0020] F = AP
[0021] 步驟C、將光譜數(shù)據(jù)投影到特征增強(qiáng)空間中，進(jìn)行特征增強(qiáng)的光譜匹配；
[0022] 所述的光譜數(shù)據(jù)投影到特征增強(qiáng)空間及特征增強(qiáng)的光譜匹配包括以下步驟：
[0023] 步驟C1、根據(jù)特征空間求取特征增強(qiáng)的光譜數(shù)據(jù)。
[0024] 假設(shè)？1是P投影矩陣P的行向量，x ,是原始光譜集合零均值化后的數(shù)據(jù)集合X的 列向量，特征增強(qiáng)的光譜數(shù)據(jù)Z為：
[0025]
[0027] Zi是特征增強(qiáng)投影后得到的光譜數(shù)據(jù)集合Z的列向量：
[0029] 步驟C2、進(jìn)行特征增強(qiáng)的歐式距離光譜匹配。
[0030] 特征增強(qiáng)后光譜庫(kù)中光譜Zj= (z ^ zj2，…，zjm)T，待匹配的特征增強(qiáng)的目標(biāo)光譜Zi =(zn，zi2，…，zim)T。兩條光譜在M維特征增強(qiáng)空間中歐式距離如下式所示
[0032] 根據(jù)FEED的計(jì)算值越小，兩個(gè)光譜的相似性越強(qiáng)的特性，確定物質(zhì)種類。
[0033] 由于本發(fā)明采用以上技術(shù)方案，得到以下效果：
[0034] 本發(fā)明能達(dá)到更好的光譜匹配效果，現(xiàn)有的光譜匹配技術(shù)認(rèn)為各個(gè)波段的特征 (反射率）對(duì)于光譜間相似度的貢獻(xiàn)是相同的，但在很多情況，各個(gè)波段的光譜特征有很強(qiáng) 的相關(guān)性。本發(fā)明通過(guò)基向量變換求出特征增強(qiáng)因子，進(jìn)而求得特征增強(qiáng)空間的基向量，將 原始數(shù)據(jù)投影到特征增強(qiáng)空間中。在該空間中，區(qū)分兩光譜的顯著特征將被加強(qiáng)，非顯著特 征與噪聲被抑制，在計(jì)算光譜相似性時(shí)，得到更好的區(qū)分效果，并具有較好的魯棒性，提高 了光譜匹配的準(zhǔn)確性和適用性，從而實(shí)現(xiàn)物質(zhì)種類的高精度識(shí)別。
【附圖說(shuō)明】
[0035] 圖1為本發(fā)明方法的流程圖；
[0036] 圖2為實(shí)驗(yàn)采用的AVIRIS高光譜數(shù)據(jù)；
[0037] 圖3為實(shí)驗(yàn)采用AVIRIS高光譜數(shù)據(jù)的礦物分布圖；
[0038] 圖4為五種礦物水銨長(zhǎng)石、方解石、高嶺石、硅石與凝灰?guī)r實(shí)測(cè)的平均反射光譜；
[0039] 圖5為表格4-6的圖形化展不。其中B代表礦物水按長(zhǎng)石、C代表方解石、K代表 高嶺石、S代表硅石與T代表凝灰?guī)r。
【具體實(shí)施方式】
[0040] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下舉實(shí)施例并參照附圖，對(duì) 本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。
[0041] 本發(fā)明以AVRIS實(shí)測(cè)的光譜數(shù)據(jù)為例，對(duì)高光譜圖像（見(jiàn)圖2)中的物質(zhì)