[发明专利]基于数学形态学的光谱角度匹配方法

权利要求书

1.基于数学形态学的光谱角度匹配方法，其特征在于包括：

S1、在结构元素中对目标高光谱图像的每个像元进行基于质心的膨胀和腐蚀运算，获取每个像元对应的MEI值，得到MEI图像；

S2、遍历MEI图像中的每个像元，将MEI值大于预设的MEI阈值的像元标记为端元，得到端元图像；

S3、对所述端元图像进行图像分割和区域生长，得到端元光谱图像；

S4、遍历端元光谱图像中的每个端元，利用光谱角度匹配算法获取所述端元光谱图像中每个像元光谱与当前的端元光谱之间的光谱角度，若该光谱角度为0，则将当前的像元与当前的端元归为一类。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中，在两个或更多个结构元素中分别对目标高光谱图像的每个像元进行基于质心的膨胀和腐蚀运算，获取每个像元的MEI值；

对于任意一个像元，将采用不同结构元素获得的MEI值的平均值作为该像元对应的MEI值；

其中，不同结构元素的大小不同。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S1中，首先在最小结构元素K_min中对目标高光谱图像的每个像元进行基于质心的膨胀和腐蚀运算，获取每个像元的MEI值；

然后依次增加结构元素的大小，在每个结构元素中对目标高光谱图像的每个像元进行基于质心的膨胀和腐蚀运算，获取每个像元的MEI值，直至达到最大结构元素K_max；

对于任意一个像元，将采用不同结构元素获得的MEI值的平均值作为该像元对应的MEI值；

其中，最小结构元素K_min、最大结构元素K_max、以及介于最小结构元素K_min和最大结构元素K_max之间的结构元素是预先设置的。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S1包括：对于每个结构元素：

在结构元素中，对目标高光谱图像的每个像元进行基于质心的膨胀运算，将达到结构元素质心的距离最大的像元作为最纯净像元；

在结构元素中，对目标高光谱图像的每个像元进行基于质心的腐蚀运算，将达到结构元素质心的距离最小的像元作为混合最严重像元；

将最纯净像元与混合最严重像元之间的光谱角度距离作为结构元素当前位置对应的像元的MEI值。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对于任意一个结构元素，其质心为：

cK=1MΣsΣtf(s,t,w),∀(s,t,w)∈K]]>

式中，K代表结构元素；M是结构元素K中像元的数量；c_K为结构元素K的质心；f(s,t,w)为结构元素K中任意一个像元，(s,t,w)为像元f(s,t,w)的坐标。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S2之前进一步包括：将MEI图像中每个像元的MEI值的平均值作为预设的MEI阈值。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4中采用如下公式确定所述端元光谱图像中每个像元光谱与当前的端元光谱之间的光谱角度：

θ(X,Y)=arccos[Σi=1nxiyi/[(Σi=1nxi2)1/2(Σi=1nyi2)1/2]]]]>

式中，n为波段数；X为像元光谱，Y为端元光谱；θ(X,Y)为像元光谱X与端元光谱Y之间的光谱角度，值域为0～π/2，当θ(X,Y)为0时，表示像元光谱X与端元光谱完全相同，当θ＝π/2时，表示像元光谱X与端元光谱完全不同。