[发明专利]一种基于全色与高光谱图像融合的目标轮廓提取方法有效
申请号: | 201811321623.3 | 申请日: | 2018-11-07 |
公开(公告)号: | CN109584255B | 公开(公告)日: | 2020-11-03 |
发明(设计)人: | 赵鹏;徐其志;张帆;张一鸣 | 申请(专利权)人: | 北京市遥感信息研究所 |
主分类号: | G06T7/12 | 分类号: | G06T7/12;G06T7/194 |
代理公司: | 中国和平利用军工技术协会专利中心 11215 | 代理人: | 刘光德;彭霜 |
地址: | 100192 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 全色 光谱 图像 融合 目标 轮廓 提取 方法 | ||
1.一种基于全色与高光谱图像融合的目标轮廓提取方法,其特征在于:包括如下步骤:
(1)通过插值操作将高光谱图像采样至全色图像相同的空间分辨率,得到高光谱图像上的采样图像;
(2)对高光谱图像上的采样图像的可见光和近红外波段进行加权,得到低分辨率全色图像;
(3)将高光谱上的采样图像、低分辨率全色图像、全色图像生成全色与高光谱融合图像;
(4)计算全色与高光谱融合图像每个像元的类密度、区分度以及每个像元的类密度和区分度之积,得到中心似然度;
(5)选取中心似然度最大的像元,以及中心似然度仅次于最大中心似然度的像元作为中心像元;
(6)对全色与高光谱融合图像中的所有像元,按其与中心像元特征距离的远近划分为两个类别,从而得到目标的轮廓;
所述步骤(4)中,按公式(2)计算第i个像元的类密度ρi,按公式(3)计算第i个像元的区分度Ti,按公式(4)计算第i个像元的类密度与区分度之积,得到第i个像元的中心似然度di;
ρi=∑jχ(|Fi-Fj|-Δ) (2)
di=ρi×Ti (4)
所述Fi和Fj表示全色与高光谱融合图像中第i个像元和第j个像元的像素值,不限定具体的波段,Δ为阈值,χ(x)为指标函数,当x0时χ(x)=1,当x≥0时χ(x)=0,|Fi-Fj|表示向量Fi-Fj的模值。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤(1)中,所述插值操作为:双线性插值操作。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述步骤(3)中,对高光谱上的采样图像、低分辨率全色图像、全色图像按公式(1)进行乘性变换,生成全色与高光谱融合图像;
其中,表示高光谱上的采样图像中第i个像元在可见光和近红外光谱第k个波段的像素值,Pi表示全色图像上的第i个像元的像素值,表示低分辨率全色图像上的第i个像元的像素值,表示全色与高光谱融合图像上第i个像元在可见光和近红外光谱第k个波段的像素值。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于:在所述步骤(2)中,按公式(5)对高光谱上的采样图像的可见光和近红外波段进行均值加权,生成低分辨率全色图像:
其中,N为大于等于1的整数。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于:
Δ取值为
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于:
在所述步骤(6)中,令FA与FB为选取的两个中心像元,与之对应的类别记为A与B,按公式(6)计算第i个像元Fi与所述两个中心像元之间的特征距离,并将其划分到相应类别:
其中,落入类别A的像元为目标图像中的像元,落入类别B的像元为背景图像中的像元。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于:目标图像为舰船目标,背景图像为水面。
8.一种计算机可读存储介质,该介质存储有计算机程序指令,通过执行所述计算机程序指令,实现如权利要求1-7之一所述的方法。
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