專利名稱：一種光譜和空間信息結(jié)合的高光譜數(shù)據(jù)非均一校正方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種光譜和空間信息結(jié)合的高光譜數(shù)據(jù)非均一校正方法，屬于工程科學(xué)技術(shù)中的遙感技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域，適用于高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理。
背景技術(shù)：
高光譜成像儀是一種新型的遙感載荷，其光譜具有緊密、連續(xù)的特點(diǎn)，可以同時(shí)記錄被測(cè)地物的光譜和空間信息特征，使本來(lái)在寬波段遙感中不可能探測(cè)的物質(zhì)在高光譜遙感中能被探測(cè)到。由于探測(cè)器單元(探元)響應(yīng)的不均一，或者電子鏈路中多個(gè)讀出電路的不均一，或者輻射定標(biāo)引入的不確定，數(shù)據(jù)的空間域都會(huì)呈現(xiàn)非均一性，使得圖像數(shù)據(jù)質(zhì)量降低，數(shù)據(jù)應(yīng)用能力削弱。目前非均一校正方法主要是基于非均一探元與相鄰探元統(tǒng)計(jì)信息量不隨成像時(shí)間變化的假設(shè)，在圖像空間域?qū)Ψ蔷涣?行)的統(tǒng)計(jì)信息量進(jìn)行某種運(yùn)算，使之與參考圖像的統(tǒng)計(jì)信息量匹配，但是在地物較復(fù)雜從而圖像灰度分布不均勻的情況下，該方法計(jì)算·得到的校正系數(shù)仍包含地物差異的貢獻(xiàn)，并不能完全體現(xiàn)探元之間的差異，據(jù)此校正系數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行非均一校正后，會(huì)在圖像空間域產(chǎn)生明暗不連續(xù)的“帶狀效應(yīng)”現(xiàn)象。圖像分割的目的在于將圖像分成各具特性的區(qū)域并提取出感興趣的目標(biāo)。圖像分割中最普遍的方法是基于邊緣的分割，其依賴于由圖像梯度找到的圖像邊緣，這些邊緣標(biāo)示出了圖像特性方面不連續(xù)的位置。設(shè)f(x，y)是輸入圖像，其在位置(x，y)的梯度向量定義如下
r n ^「5/ dflNf 二七七
ox Dy從向量分析可知，梯度向量指向在坐標(biāo)(x，y)的f的最大變化率方向，而梯度向量
的幅值彳(￡)2 + (^)2給出了在7,方向上每增加單位距離后f (x，y) {1±曾力白勺變#
為了算法簡(jiǎn)便，易實(shí)現(xiàn)，一般通過(guò)邊緣檢測(cè)算子卷積計(jì)算梯度向量的各個(gè)分量。但是在非均一校正方法中，基于邊緣檢測(cè)的圖像結(jié)果為不連續(xù)邊緣，必須結(jié)合非均一特征的形成機(jī)理，將間斷邊緣合并為連續(xù)邊緣鏈。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種光譜和空間信息結(jié)合的高光譜數(shù)據(jù)非均一校正方法，它克服了現(xiàn)有校正方法僅從數(shù)據(jù)空間域出發(fā)進(jìn)行非均一校正的不足，有效地利用了高光譜數(shù)據(jù)圖譜合一的特點(diǎn)，抑制了復(fù)雜地物的影響，它是一種穩(wěn)定性強(qiáng)、可靠性高、精確度高的高光譜數(shù)據(jù)非均一校正方法。本發(fā)明的技術(shù)解決方案是基于圖像分割理論，利用方向性邊緣檢測(cè)算子結(jié)合高光譜數(shù)據(jù)中非均一特征的形成機(jī)理，實(shí)現(xiàn)特征與背景的分離，確定非均一探元位置，通過(guò)光譜維比率計(jì)算非均一校正系數(shù)，最后逐像元更新實(shí)現(xiàn)高光譜數(shù)據(jù)的非均一校正。
本發(fā)明一種光譜和空間信息結(jié)合的高光譜數(shù)據(jù)非均一校正方法，其步驟如下步驟一高光譜數(shù)據(jù)的讀入；步驟二 由邊緣檢測(cè)算子計(jì)算每一個(gè)單波段圖像中非均一特征的邊緣；步驟三由步驟二提取的非均一特征邊緣實(shí)現(xiàn)圖像分割，判定響應(yīng)非均一探元的位置；
步驟四由步驟三響應(yīng)非均一探元位置確定參考探元位置，并計(jì)算相應(yīng)的光譜維比率；步驟五由步驟四探元光譜維比率計(jì)算響應(yīng)非均一探元的校正系數(shù)；步驟六由校正系數(shù)實(shí)現(xiàn)響應(yīng)非均一像元值的更新，實(shí)現(xiàn)非均一性校正。其中，步驟二中所述的邊緣檢測(cè)算子為Sobel算子，定義如下
-10 1 12 1' = -2 0 2 ,/ = 0 0 0
-10 1 -I -2 -I式中，Iiph2分別是垂直方向和水平方向的邊緣檢測(cè)算子。根據(jù)高光譜數(shù)據(jù)中的非均一特征選擇相應(yīng)方向的邊緣檢測(cè)算子。其中，步驟三中所述的實(shí)現(xiàn)圖像分割，判定響應(yīng)非均一探元的位置，判定準(zhǔn)則如下
I, i >M/2&P>[500/Re5]
Loc = {
0,i <M/2||P<[500/Re5]式中Loc為I表示此探元響應(yīng)非均一,為0表示響應(yīng)均一 ；R是非均一特征邊緣上標(biāo)記為邊緣點(diǎn)的數(shù)目，P是最大連續(xù)邊緣點(diǎn)的數(shù)目；M是圖像的行數(shù)；Res是數(shù)據(jù)的空間分辨率。其中，步驟四中所述參考探元是指與非均一探元最近鄰的均一探元，光譜維比率由不同波段的輻亮度計(jì)算得到r(xQ,y ,k0,n)=灰' n) = [r(x0......,r(x0,yM,k0,n)]
Lix^yjM
____L(x0,y k0+n)______r(x0,y k0,n)==[r(X0^yl,k0,n\......,r(x0,yM,k0,n)]
Lix^yjMS1=Kr(Xc^yrIvn)表示探元(xQ, kQ)的光譜維比率卞斤^少?gòu)V^^…表示參考探元(Xi，A。)的光譜維比率；L(XQ, Yj, k0+n)、L(xq, Yj, k0)分別表示探元(xQ, k0)在第kQ+n波段、第k波段的輻亮度值，分別表示探元( A)在第kQ+n波段、第k波段的輻亮度值，其中y」是空間維的行序號(hào)，j = 1,2,……，M，并且M是圖像的行數(shù)。其中，步驟五中所述求取響應(yīng)非均一探元的校正系數(shù)計(jì)算公式如下a(x0，k0)=
Sta(x0lk0)b(x0,k0)= Meanix0 ,k0)~ ^^^-Mean(x0, k0)
Sta(x0lk0)
式中，a(xQ，kQ)、b(xQ，kQ)是非均一探元(xQ，kQ)的校正系數(shù)，分別表征增益和偏置；Std(x0, 10分別表示非均一探元光譜維比率、參考探元光譜維比率的標(biāo)準(zhǔn)差；Mean(x0, k0)分別表示非均一探元光譜維比率、參考探元光譜維比率的均值；其中，步驟六中所述響應(yīng)非均一像元值的更新，更新方式如下L*(x0, Yj, k0) = a(x0, k0)L(x0, y」，k0)+b(x0, k0)式中，(x0, k0)表示響應(yīng)非均一探元,L(x0, Yj, k0)表示第1 波段像元(Xci, y」)更新前的輻亮度，L*(x0, Yj, k0)為更新后的輻 亮度。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點(diǎn)在于克服了傳統(tǒng)高光譜數(shù)據(jù)非均一校正方法從空間域單一方面出發(fā)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的局限，本方法同時(shí)利用了高光譜數(shù)據(jù)提供的光譜和空間信息，實(shí)現(xiàn)了非均一性的校正。它具有以下的優(yōu)點(diǎn)(1)基于圖像分割的理論，同時(shí)利用了高光譜數(shù)據(jù)提供的光譜和空間信息，有效地抑制了復(fù)雜地物等因素對(duì)非均一校正結(jié)果的影響，提高了算法的可靠性；(2)通過(guò)帶有方向信息的邊緣分割結(jié)合數(shù)據(jù)中非均一特征的形成機(jī)理，實(shí)現(xiàn)特征與背景的有效分離。


圖I為本發(fā)明流程框圖
具體實(shí)施例方式見(jiàn)圖1，以Hyperion星載高光譜數(shù)據(jù)為例，本發(fā)明一種光譜和空間信息結(jié)合的高光譜數(shù)據(jù)非均一校正方法，該方法具體步驟如下步驟一高光譜數(shù)據(jù)的讀入讀入Hyperion高光譜數(shù)據(jù)；步驟二 由邊緣檢測(cè)算子計(jì)算每一個(gè)單波段圖像中非均一特征的邊緣；因?yàn)镠yperion為色散推掃式高光譜成像儀,非均一特征表現(xiàn)在沿軌方向，選擇垂直方向的Sobel檢測(cè)子,定義如下
-I 0 Ih= -2 0 2 -I 0 I步驟三由步驟二提取的非均一特征邊緣實(shí)現(xiàn)圖像分割，判定響應(yīng)非均一探元的位置；步驟二提取的非均一特征邊緣，其標(biāo)記為邊緣點(diǎn)的數(shù)目為R，最大連續(xù)邊緣點(diǎn)的數(shù)目為P，Hyperion數(shù)據(jù)的行數(shù)為M，空間分辨率為30m，利用判定準(zhǔn)則確定非均一探元的位置
I,i >M/2&P>[500/Re5]
Loc = {
0,i <M/2||P<[500/Re5]式中，Loc為I表示此探元響應(yīng)非均一,為0表示響應(yīng)均一。步驟四由步驟三響應(yīng)非均一探元位置確定參考探元位置，并計(jì)算相應(yīng)的光譜維比率；根據(jù)確定的非均一探元位置和參考探元位置，計(jì)算光譜維比率
L(x0,_y^0+n)r(x0,y ,k0,n)= J= [r(x0......,r(x0,yM,kQ,n)]
L(X0JjJc0)
權(quán)利要求
1.一種光譜和空間信息結(jié)合的高光譜數(shù)據(jù)非均一校正方法，其特征在于該方法具體步驟如下 步驟一高光譜數(shù)據(jù)的讀入； 步驟二 由邊緣檢測(cè)算子計(jì)算每一個(gè)單波段圖像中非均一特征的邊緣； 步驟三由步驟二提取的非均一特征邊緣實(shí)現(xiàn)圖像分割，判定響應(yīng)非均一探元的位置； 步驟四由步驟三響應(yīng)非均一探元位置確定參考探元位置，并計(jì)算相應(yīng)的光譜維比率； 步驟五由步驟四探元光譜維比率計(jì)算響應(yīng)非均一探元的校正系數(shù)； 步驟六由校正系數(shù)實(shí)現(xiàn)響應(yīng)非均一像元值的更新，實(shí)現(xiàn)非均一丨I"生校正。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種光譜和空間信息結(jié)合的高光譜數(shù)據(jù)非均一校正方法，其特征在于步驟二中所述的邊緣檢測(cè)算子為Sobel算子，定義如下
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種光譜和空間信息結(jié)合的高光譜數(shù)據(jù)非均一校正方法，其特征在于步驟三中所述的實(shí)現(xiàn)圖像分割，判定響應(yīng)非均一探元的位置，判定準(zhǔn)則如下
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種光譜和空間信息結(jié)合的高光譜數(shù)據(jù)非均一校正方法，其特征在于步驟四中所述參考探元是指與非均一探元最近鄰的均一探元，光譜維比率由不同波段的輻亮度計(jì)算得到
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種光譜和空間信息結(jié)合的高光譜數(shù)據(jù)非均一校正方法，其特征在于步驟五中所述求取響應(yīng)非均一探元的校正系數(shù)計(jì)算公式如下Std(Xji0) °’ 0 Std(x0,k0) b^M= Mean{x0，k0)-Mean(、，眾。) Tvl ，q / 式中，a(X(l，k0),b(x0, k0)是非均一探元( , k0)的校正系數(shù)，分別表征增益和偏置；Std(x0, 10分別表示非均一探元光譜維比率、參考探元光譜維比率的標(biāo)準(zhǔn)差；Mean(x0, k0)分別表示非均一探元光譜維比率、參考探元光譜維比率的均值。
6.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種光譜和空間信息結(jié)合的高光譜數(shù)據(jù)非均一校正方法，其特征在于步驟六中所述響應(yīng)非均一像元值的更新，更新方式如下 L*(X0，Yj J kg) 一 a (Xg J kg) L (Xg J Yj J kg) +b (Xg J kg) 式中，(Xc^kci)表示響應(yīng)非均一探元,Uxtl, y」,kd)表示第1 波段像元(Xc^yj)更新前的輻亮度，L* (x0, Yj, k0)為更新后的輻亮度。
全文摘要
一種光譜和空間信息結(jié)合的高光譜數(shù)據(jù)非均一校正方法，它有六大步驟一、高光譜數(shù)據(jù)的讀入；二、由邊緣檢測(cè)算子計(jì)算每一個(gè)單波段圖像中非均一特征的邊緣；三、由步驟二提取的非均一特征邊緣實(shí)現(xiàn)圖像分割，判定響應(yīng)非均一探元的位置；四、由步驟三響應(yīng)非均一探元位置確定參考探元位置，并計(jì)算相應(yīng)的光譜維比率；五、由步驟四探元光譜維比率計(jì)算響應(yīng)非均一探元的校正系數(shù)；六、由校正系數(shù)實(shí)現(xiàn)響應(yīng)非均一像元值的更新，實(shí)現(xiàn)非均一性校正。本發(fā)明能穩(wěn)定的分離圖像中的非均一特征，并結(jié)合光譜和空間信息獲得更可靠的校正結(jié)果，它在高光譜圖像預(yù)處理領(lǐng)域里具有較好的實(shí)用價(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景。
文檔編號(hào)G06T7/00GK102682430SQ20121012515
公開(kāi)日2012年9月19日 申請(qǐng)日期2012年4月25日 優(yōu)先權(quán)日2012年4月25日
發(fā)明者江澄, 賈國(guó)瑞, 趙慧潔 申請(qǐng)人:北京航空航天大學(xué)