[发明专利]一种p值统计量建模独立性的高光谱图像波段快速选择方法

权利要求书

1.一种p值统计量建模独立性的高光谱图像波段快速选择方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤(1)、导入待选波段的高光谱图像，并对各个波段进行相同的标准化处理；

步骤(2)、根据步骤(1)得到的结果，进行波段两两之间的Pearson线性相关系数r的计算，最终得到全波段的r值矩阵；

步骤(3)、根据步骤(2)得到的结果，进行波段两两之间的线性相关分析p值统计量的计算，最终得到全波段的p值矩阵；

步骤(4)、根据步骤(3)得到的结果，对p值矩阵的各列分别进行降序排列，得到降序p值矩阵及对应的波段序号矩阵，具体为：去掉p值矩阵P_n×n中波段与其自身的p值后得到P_(n-1)×n；对P_(n-1)×n各列降序排列，选择前k行组成矩阵PS_k×n，并将其对应的波段号组成矩阵B_k×n；

步骤(5)、根据步骤(4)得到的结果，取降序p值矩阵和对应波段序号矩阵的前k行，并统计波段序号矩阵中各个波段号对应的降序p值矩阵中的p值之和，即为各个波段在选择k个波段时的独立性指标；

步骤(6)，根据步骤(5)得到的结果，对各个波段在选择k个波段时的独立性指标进行降序排列，取排名靠前的k个波段，即为波段选择的结果。

2.根据权利要求1所述的一种p值统计量建模独立性的高光谱图像波段快速选择方法，其特征在于：所述步骤(2)中波段两两之间的Pearson线性相关系数r值及全波段r值矩阵的计算过程如下：

步骤(21)去中心化：各波段减去波段均值；

步骤(22)计算波段之间的协方差；

步骤(23)对协方差进行标准化：波段间的协方差除以它们的标准差，即可得到波段两两之间的Pearson线性相关系数r值；

步骤(24)对全波段的任意两两波段进行步骤(21)-(23)的操作，即可得到全波段r值矩阵。

3.根据权利要求1所述的一种p值统计量建模独立性的高光谱图像波段快速选择方法，其特征在于：所述步骤(3)中的波段两两之间的线性相关p值统计量及全波段p值矩阵的计算过程如下：

步骤(31)构造一个自由度为υ的t统计量，采用p＝1-A(t|ν)计算p值统计量；

步骤(32)计算阿尔法函数A(t|ν)：

ν＝N-2；

其中，贝塔函数

步骤(33)通过相关系数r矩阵分别计算波段两两之间的p值，得到相关系数p值矩阵P_nxn，即为波段两两之间的线性相关p值统计量；

步骤(34)对全波段的任意两两波段进行步骤(31)-(33)的操作，即可得到全波段p值矩阵。

4.根据权利要求1所述的一种p值统计量建模独立性的高光谱图像波段快速选择方法，其特征在于：所述步骤(4)中的降序p值矩阵及对应的波段序号矩阵的获取过程如下：

步骤(41)对p值矩阵的各列分别进行降序排列，得到降序p值矩阵；

步骤(42)在获取降序p值列的同时，得到该列p值对应的波段序号，得到对应的波段序号矩阵。