基于紋理特征加強的高光譜圖像處理方法
【專利摘要】本發(fā)明提供的基于特征加強的高光譜圖像處理方法，采用由二維圖像中所有像素點的特征值組成的紋理特征矩陣描述相應(yīng)的二維圖像，并對所有二維圖像的紋理特征矩陣進(jìn)行紋理特征加強，得到紋理特征加強矩陣，并根據(jù)所有紋理特征加強矩陣提取出主要的紋理特征并形成主要紋理特征向量，用主要紋理特征向量表示高光譜圖像。本發(fā)明的基于特征加強的高光譜圖像處理方法合理利用了高光譜圖像的多波長信息，能夠準(zhǔn)確的捕捉到豐富的紋理特征，便于進(jìn)行紋理細(xì)節(jié)的區(qū)分，尤其適用于細(xì)紋理圖像分析。
【專利說明】基于紋理特征加強的高光譜圖像處理方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及基于紋理特征加強的高光譜圖像處理方法。 【背景技術(shù)】
[0002]高光譜圖像為三維圖像，包括普通二維平面圖像信息和波長信息。在對目標(biāo)的空 間特征成像的同時，對每個空間像元經(jīng)過色散形成幾十個乃至幾百個窄波段以進(jìn)行連續(xù)的 光譜覆蓋。一個高光譜圖像為有若干個波長對應(yīng)的二維圖像組成的三維高光譜圖像。由于 不同成分對光譜吸收也不同，在某個特定波長下圖像對某個缺陷會有較顯著的反映，光譜 信息能充分反映樣品內(nèi)部的物理結(jié)構(gòu)、化學(xué)成分的差異。
[0003]近紅外外高光譜因其快速無損等特性被廣泛應(yīng)用于食品、醫(yī)藥、石油化工等行業(yè)。 高光譜圖像分析通常分為光譜數(shù)據(jù)分析和高光譜紋理分析。相對于光譜數(shù)據(jù)，圖像的紋理 更加的接近人的感官視覺，對于微觀結(jié)構(gòu)的反應(yīng)更加準(zhǔn)確。目前的紋理分析方法主要應(yīng)用 傳統(tǒng)的二維宏觀圖片，在高光譜圖像紋理方面，當(dāng)前的方法用于分析處理航拍遙感數(shù)據(jù)，由 于航拍數(shù)據(jù)所有的樣本都集中展示在一張光譜圖像，其紋理分析更加看重對像素向量之間 的關(guān)系而不是紋理本身。而在應(yīng)用在食品和農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域的高光譜來源來說，一張高光譜圖 像只代表一個樣本，其精度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于航拍遙感圖像，對其的紋理分析更加的關(guān)注紋理結(jié)構(gòu) 本身而不是像素向量。到目前分析，對于應(yīng)用于農(nóng)業(yè)和食品等領(lǐng)域的高光譜紋理分析研究 較少。
[0004]目前在高光譜分析方面，主要可分為以下三種方法:1)通過在若干的光譜圖像中 選取代表性的少部分二維圖像進(jìn)行紋理分析，這種方法通常認(rèn)為光譜反射值好的圖片同時 具有優(yōu)秀的紋理特征，然而這種假設(shè)缺乏理論和實踐的有效證明。2)直接應(yīng)用三維紋理方 法，這些三維方法通過將波長當(dāng)作第三維度，由經(jīng)典的二維方法拓展而來，然而這種方法因 為過于粗糙會造成大量的信息損失。3)通過定義波段間的關(guān)系，將現(xiàn)有的二維方法進(jìn)行拓 展用來有效的表示三維高光譜圖像。
[0005]通過第三種拓展方法可以有效的表示高光譜紋理特征，然而這種方法主要存在以 下三個挑戰(zhàn):1)需要定義一種良好的可以描述細(xì)微紋理的方法，該方法需要滿足一個優(yōu)秀 的紋理描述子具有的基本屬性，例如旋轉(zhuǎn)不變性等。2)需要合理的利用多波段的信息，這就 需要定義波段之間的相關(guān)模型，通過該模型可以有效的捕捉高光譜圖像豐富的紋理特點。
3)需要對高光譜提取的大量特征進(jìn)行降維，通過有監(jiān)督的降維方法，即可以降低分類模型 耗費的執(zhí)行時間，又可以提高分類準(zhǔn)確率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于特征加強的高光譜圖像處理方法， 能夠有效捕捉并描述細(xì)微紋理。
[0007]本發(fā)明提供的一種基于紋理特征加強的高光譜圖像處理方法，所述高光譜圖像包 含若干與不同波長對應(yīng)的二維圖像，所述高光譜圖像處理方法包括:[0008]I)對任一二維圖像進(jìn)行濾波，得到二維圖像中所有像素點的局部方向響應(yīng)，多次濾波得到的多個方向的局部方向響應(yīng)組合形成所有像素點的局部方向響應(yīng)向量；
[0009]2)依次對所述的局部方向響應(yīng)向量進(jìn)行歸一化和N狀態(tài)編碼，得到編碼化的方向向量，根據(jù)所述的方向向量獲取所有像素點的特征值，并構(gòu)建紋理特征矩陣；
[0010]3)循環(huán)步驟I)-2)獲取所有二維圖像的紋理特征矩陣，根據(jù)各紋理特征矩陣的波長相關(guān)性，對每個紋理特征矩陣進(jìn)行紋理特征加強，得到相應(yīng)的紋理特征加強矩陣；
[0011]4)從所有的紋理特征加強矩陣中提取主要紋理特征，形成用于表示高光譜圖像的主要紋理特征向量。
[0012]本發(fā)明的基于紋理特征加強的高光譜圖像處理方法采用所有像素點的特征值描述相應(yīng)的二維圖像的紋理特征，保證了圖像的旋轉(zhuǎn)不變性，對所有二維圖像的紋理特征進(jìn)行加強并根據(jù)加強后的紋理特征提取出主要的紋理特征并形成主要紋理特征向量用于表示高光譜圖像。通過合理的利用高光譜圖像的多波長信息，能夠有效的捕捉高光譜圖像豐富的紋理特征。
[0013]所述步驟I)中根據(jù)公式:
[0014]
【權(quán)利要求】
1.一種基于紋理特征加強的高光譜圖像處理方法，所述高光譜圖像包含若干與不同波長對應(yīng)的二維圖像，其特征在于，所述高光譜圖像處理方法包括:1)對任一二維圖像進(jìn)行濾波，得到二維圖像中所有像素點的局部方向響應(yīng)，多次濾波得到的多個方向的局部方向響應(yīng)組合形成所有像素點的局部方向響應(yīng)向量；2)依次對所述的局部方向響應(yīng)向量進(jìn)行歸一化和N狀態(tài)編碼，得到編碼化的方向向量，根據(jù)所述的方向向量獲取所有像素點的特征值，并構(gòu)建紋理特征矩陣；3)循環(huán)步驟I)?2)獲取所有二維圖像的紋理特征矩陣，根據(jù)各紋理特征矩陣的波長相關(guān)性，對每個紋理特征矩陣進(jìn)行紋理特征加強，得到相應(yīng)的紋理特征加強矩陣；4)從所有的紋理特征加強矩陣中提取主要紋理特征，形成用于表示高光譜圖像的主要紋理特征向量。
2.如權(quán)利要求1所述的基于紋理特征加強的高光譜圖像處理方法，其特征在于，所述步驟I)中根據(jù)公式:進(jìn)行濾波，其中:I表示當(dāng)前二維圖像；Lfl表示當(dāng)前二維圖像中所有像素點在e方向上的局部方向響應(yīng)；G b二階類高斯函數(shù):
3.如權(quán)利要求2所述的基于紋理特征加強的高光譜圖像處理方法，其特征在于，所述步驟2)中通過公式+sfd(L )對所述的局部方向響應(yīng)向量中的每一個局部方向響應(yīng)進(jìn)行添加標(biāo)準(zhǔn)差的歸一化，得到歸一化方向響應(yīng)向量，Lep為二維圖像中像素點在9 p方向上的局部方向響應(yīng)[、為對1?歸一化后的局部方向響應(yīng)，P為二維圖像的局部方向響應(yīng)的方向個數(shù)，表不對求標(biāo)準(zhǔn)差。
4.如權(quán)利要求3所述的基于紋理特征加強的高光譜圖像處理方法，其特征在于，所述步驟2) N狀態(tài)編碼根據(jù)概率模型進(jìn)行，包括:2-1)根據(jù)概率模型對歸一化后的局部方向響應(yīng)向量中的所有元素的取值區(qū)間劃分為N 個區(qū)域；2-2)將所述的N個區(qū)域從小到大依次采用O，1，……，N-1進(jìn)行編號；2-3)元素所屬區(qū)域的編號表示為相應(yīng)元素的N狀態(tài)編碼結(jié)果；所述局部方向響應(yīng)向量中的所有元素的N狀態(tài)編碼結(jié)果即構(gòu)成編碼化的方向向量。
5.如權(quán)利要求4所述的基于紋理特征加強的高光譜圖像處理方法， 其特征在于，所述步驟2)中采用LRP方法獲取所有像素點的特征值:
6.如權(quán)利要求5所述的基于紋理特征加強的高光譜圖像處理方法，其特征在于，在步驟3)中，對每個紋理特征矩陣進(jìn)行紋理特征加強時，首先判斷當(dāng)前紋理特征矩陣與其他各個紋理特征矩陣的相關(guān)性，將當(dāng)前紋理特征矩陣以及與當(dāng)前紋理特征矩陣波長相關(guān)的其他所有紋理特征矩陣進(jìn)行點對點融合得到紋理特征加強矩陣。
7.如權(quán)利要求6所述的基于紋理特征加強的高光譜圖像處理方法，其特征在于，在步驟3)中，任意兩個紋理特征矩陣是否波長相關(guān)是根據(jù)相關(guān)系數(shù)得到，所述相關(guān)系數(shù)的根據(jù) 、計算，Cij表示第i和j個波長對應(yīng)的紋理特征矩陣 Jco v( Uj, a,.) X co Viai,a:)的相關(guān)系數(shù)，a,和a]分別為第i和j個波長對應(yīng)的紋理特征矩陣?yán)斐傻男邢蛄?，若Cu>0， 則判定兩個紋理特征矩陣波長相關(guān)，否則，判定波長不相關(guān)。
【文檔編號】G06T7/40GK103440625SQ201310358810
【公開日】2013年12月11日 申請日期:2013年8月16日 優(yōu)先權(quán)日:2013年8月16日
【發(fā)明者】鄧水光, 徐亦飛, 尹建偉, 李瑩, 吳健, 吳朝暉 申請人:浙江大學(xué)