[发明专利]一种面向超光谱数据库的小波去噪算法

摘要

本发明公开了一种面向超光谱数据库的小波去噪算法，属于超光谱数据的处理方法，用于对带有噪声的超光谱曲线进行降噪。本发明顺序包括小波降噪参数选择、小波降噪。本发明在小波降噪参数学习过程中充分考虑了超光谱数据库中各种物质超光谱曲线的特性，快速的选择适合超光谱数据库绝大多数光谱曲线的小波降噪参数，然后使用选择得到的参数对测量到的超光谱曲线进行降噪。该方法能快速的针对各种不同应用场景的超光谱数据库选择与之适应小波降噪参数，提高了降噪的效果，提高光谱匹配的准确率。

主权项

一种面向超光谱数据库的小波去噪算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：选择小波降噪参数，所述的小波降噪参数包括小波基函数、阈值选择函数、分解层数、阈值调整方案、阈值函数；对各种小波降噪参数组合进行快速搜索，选择适用于当前应用背景对应超光谱数据库的小波降噪参数组合；所述的对各种小波降噪参数组合进行快速搜索，其快速搜索方法的实现过程包括以下子步骤：步骤1.1：设超光谱数据库中共有k种物质的光谱，记为集合S＝{S1,S2,…,Sk}，在这k条光谱中添加高斯白噪声，记带噪声的光谱集合为T＝{T1,T2,…,Tk}；设待选择的小波降噪参数组合共有m种，记这m种参数组形成的集合为G＝{G1,G2,…,Gm}；步骤1.2：从T中随机选取一条光谱曲线Tx，采用G中所有参数组合对Tx进行小波降噪，并分别计算降噪后光谱与Sx的光谱距离，按照光谱距离由小到大排序，选取前C％个最小的光谱距离，同时得到与之对应的前C％个的参数组合，记为集合B，其中C为预定的参数，x取1～k；步骤1.3：判断，集合B中参数组合数是否等于1；若集合B中参数组合数为1，则选取这个参数组合为优选后的小波降噪参数，本流程结束；若集合B中的参数组合大于1个，则执行下述步骤1.4；步骤1.4：更新集合G，将集合B作为新的集合G，将Tx从集合T中剔除；步骤1.5：判断，剔除Tx后，集合T中是否仍有元素；若集合T中仍有元素，则回转执行所述的步骤1.2；若集合T为空集合，则执行下述步骤1.6；步骤1.6：计算采用集合B中各参数组合对k条带噪声光谱降噪后与Sx的平均光谱距离ANSA，选取最小平均光谱距离ANSK对应的参数组合为优选后的小波降噪参数，本流程结束；步骤2：用所选小波降噪参数组合对测量到的超光谱数据进行小波降噪。