[发明专利]基于推扫式光谱成像仪的光谱分类器及分类方法在审
申请号: | 201710844657.X | 申请日: | 2017-09-19 |
公开(公告)号: | CN107590472A | 公开(公告)日: | 2018-01-16 |
发明(设计)人: | 吴银花;胡炳樑;高晓惠;周安安;魏儒义;王爽;冷寒冰 | 申请(专利权)人: | 中国科学院西安光学精密机械研究所 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 西安智邦专利商标代理有限公司61211 | 代理人: | 杨引雪 |
地址: | 710119 陕西省西*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 推扫式 光谱 成像 分类 方法 | ||
1.基于推扫式光谱成像仪的光谱分类器,其特征在于,包括推扫型光谱成像仪、空间光调制器、控制器、探测器、信号处理模块;
所述推扫型光谱成像仪用于对一行目标像元进行扫描、色散,形成按波长顺序排列的分光后光谱,该分光后光谱投射到所述空间光调制器上;
所述空间光调制器根据所述控制器输出的数字电压信号对所述分光后光谱进行调制;所述数字电压信号为通过线性判别分析算法将数据立方体的光谱空间投影到N-1维特征空间所获得的投影矩阵中特征向量的量化值,由所述控制器根据所述特征向量的特征值从大到小依次输出;N为已知光谱的类别数;
所述探测器用于接收所述空间光调制器调制后的光信息,进行当前行目标像元的特征提取;
所述信号处理模块接收所述探测器输出的特征信息,对当前行目标像元进行分类判断,输出分类结果。
2.根据权利要求1所述的基于推扫式光谱成像仪的光谱分类器,其特征在于,所述空间光调制器为二维数字微镜阵列,包括多个微镜单元,每两行微镜单元对应一个目标像元;所述微镜单元的反射镜分别由所述控制器控制旋转,实现独立光开关,并通过控制每个微镜单元的光开关时间实现光信息的调制;
所述二维数字微镜阵列的每一行的微镜单元数量大于等于所述分光后光谱的波段数,每一列的微镜单元数量大于等于一行目标像元的像元数的2倍;二维数字微镜阵列中,奇数行的微镜单元由所述特征向量中正数值对应的量化值控制,偶数行的微镜单元由所述特征向量中负数值对应的的量化值控制;每两行微镜单元输出的调制光分别由探测器中相应的两个探测单元接收。
3.根据权利要求1或2所述的基于推扫式光谱成像仪的光谱分类器,其特征在于,所述信号处理模块是依据贝叶斯判定准则对当前行目标像元进行分类判断的信号处理模块。
4.利用权利要求1-3任一所述的基于推扫式光谱成像仪的光谱分类器对目标像元进行光谱分类的方法,其特征在于,包括步骤:
1)推扫型光谱成像仪对一行目标像元进行扫描、色散,形成按波长大小顺序排列的分光后光谱;
2)控制器输出数字电压信号控制空间光调制器对步骤1)产生的分光后光谱进行光学调制;所述数字电压信号通过线性判别分析算法确定:通过将训练样本集的光谱空间投影到N-1维特征空间,得到投影矩阵,将所述投影矩阵中的特征向量进行量化,量化后即为所述数字电压信号;所述数字电压信号由控制器根据所述特征向量对应的特征值从大到小依次输出;N为已知光谱的类别数;
3)探测器接收步骤2)调制后的光谱信息,实现当前行目标像元的特征提取;
4)信号处理模块接收步骤3)提取的特征信息,对当前行目标像元进行分类判断,输出当前行目标像元的分类结果;
5)重复步骤1)-4),依次逐行完成其余行目标像元的光谱分类。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述步骤2)中光学调制是采用二维数字微镜阵列实现的,该二维数字微镜阵列包括多个微镜单元,每两行微镜单元对应一个目标像元;所述微镜单元的反射镜分别由所述控制器控制旋转,实现独立光开关,并通过控制每个微镜单元的光开关时间实现光信息的调制;
二维数字微镜阵列的每一行的微镜单元数量大于等于所述分光后光谱的波段数,每一列的微镜单元数量大于等于一行目标像元的像元数的2倍;二维数字微镜阵列中,奇数行的微镜单元由所述特征向量中正数值对应的量化值控制,偶数行的微镜单元由所特征向量中负数值对应的量化值控制;每两行微镜单元输出的调制光分别由探测器中相应的两个探测单元接收。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述步骤4)中是根据贝叶斯判定准则对当前目标像元进行分类判断的,判断依据为:
上式中,x是指当前样本经过特征提取得到的N-1维向量,c是指训练样本集中存在的各个光谱类别;P(c)是各光谱类别c的先验概率,通过在训练样本集中各类别样本出现的频率进行估计;P(x|c)是x对于各光谱类别c的类条件概率;μc和σc分别是训练样本集中各类别样本的均值和方差;xi是指x的第i维值;N是已知光谱类别数;σc,i和μc,i分别是σc和μc的第i维值;
判断方法为:根据上述公式,计算出当前目标像元对应训练样本集中各个类别的P′,其中P′的最大值对应的光谱类别,即判定为当前目标像元的所属光谱类别。
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