[发明专利]一种高光谱影像波段选择方法、装置及系统

权利要求书

1.一种高光谱影像波段选择方法，其特征在于，包括：

获取高光谱影像立方体，根据所述高光谱影像立方体生成多个超像素；

对于每个所述超像素，构建用于反映所述超像素所含波段之间相似度的相似图；

采用多图扩散融合策略根据所有所述相似图生成统一相似图；

根据所述统一相似图对原始高光谱数据进行谱聚类得到多个高光谱子立方体；

从每个所述高光谱子立方体中选择噪声值最小的波段作为特征波段以确定最优波段子集。

2.根据权利要求1所述的高光谱影像波段选择方法，其特征在于，所述根据所述高光谱影像立方体生成多个超像素包括：

采用主成分分析法提取所述高光谱影像立方体的第一主成分，通过超像素分割将所述第一主成分分割为多个所述超像素。

3.根据权利要求2所述的高光谱影像波段选择方法，其特征在于，所述超像素分割采用ERS熵率超像素分割算法，所述ERS熵率超像素分割算法采用第一公式分割所述第一主成分，其中，所述第一公式包括：

其中表示所述高光谱影像立方体的第一主成分；N表示所述超像素的个数；和分别表示第p个超像素和第q个超像素。

4.根据权利要求1所述的高光谱影像波段选择方法，其特征在于，所述构建用于反映所述超像素所含波段之间相似度的相似图包括：根据第二公式确定所述超像素所含波段之间的所述相似度，其中，所述第二公式包括：

其中表示第i个波段和第j个波段之间的相似度；和分别表示第p个超像素中的第i个和第j个波段；和分别表示和的k个最近邻波段的集合；是高斯核函数中的宽度参数。

5.根据权利要求1所述的高光谱影像波段选择方法，其特征在于，所述采用多图扩散融合策略根据所述相似图得到统一相似图包括：

根据第三公式对所述相似图进行更新扩散，其中，所述第三公式包括：

其中，是平衡参数；表示第q个超像素所对应的相似图对第p个超像素所对应的相似图的贡献率；和分别表示第t次迭代时第q个超像素和第p个超像素所对应的相似图；表示第t+1次迭代时第p个超像素所对应的相似图；A^t_p表示t时刻第p个超像素区域对应的归一化相似图。

6.根据权利要求5所述的高光谱影像波段选择方法，其特征在于，所述通过第四公式确定，所述第四公式包括：

其中，和分别表示所述高光谱影像立方体的第一主成分的第p个和第q个特征向量；和分别表示所述高光谱影像立方体的第一主成分中第p个和第q个超像素的中心像素位置；和表示距离度量的高斯核函数；N为所述超像素的个数。

7.根据权利要求5所述的高光谱影像波段选择方法，其特征在于，所述统一相似图通过第五公式确定，所述第五公式包括：

其中表示统一相似图；为第p个超像素第T次迭代时对应的相似图；N为所述超像素的个数。

8.一种高光谱影像波段选择装置，其特征在于，包括：

高光谱影像分割模块，用于获取高光谱影像立方体，根据所述高光谱影像立方体生成多个超像素；

超像素相似图构建模块，用于对于每个所述超像素，构建用于反映所述超像素所含波段之间相似度的相似图；

相似图融合模块，用于采用多图扩散融合策略根据所有所述相似图生成统一相似图；

谱聚类模块，用于根据所述统一相似图对原始高光谱数据进行谱聚类得到多个高光谱子立方体；

高光谱波段选取模块，用于从每个所述高光谱子立方体中选择噪声值最小的波段作为特征波段以确定最优波段子集。

9.一种高光谱影像波段选择系统，其特征在于，包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，所述计算机程序被所述处理器读取并运行时，实现如权利要求1至7任一项所述的高光谱影像波段选择方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器读取并运行时，实现如权利要求1至7任一项所述的高光谱影像波段选择方法。