[发明专利]在轨计算成像方法

摘要

本发明提供一种在轨计算成像方法，包括：在有地物类型标注的高光谱训练图像集上对高光谱特征字典模型进行学习，获得高光谱分类字典；在轨查找待检测高光谱图像在所述高光谱分类字典中的地物类型，对待检测高光谱图像和红外图像进行异常目标检测和对多光谱图像进行视觉显著性检测，获得目标区域数据；在轨生成全色图像和多光谱图像的融合图像，对所述目标区域数据对应的所述融合图像进行索引存储得到压缩成像数据。本发明所述方法能够提高数据利用的时效性且减轻遥感图像传输存储压力。

主权项

1.一种在轨计算成像方法，其特征在于，包括：在有地物类型标注的高光谱训练图像集上对高光谱特征字典模型进行学习，获得高光谱分类字典；在轨查找待检测高光谱图像在所述高光谱分类字典中的地物类型，对待检测高光谱图像和红外图像进行异常目标检测和对多光谱图像进行视觉显著性检测，获得目标区域数据；在轨生成全色图像和多光谱图像的融合图像，对所述目标区域数据对应的所述融合图像进行索引存储得到压缩成像数据；其中，“在轨查找待检测高光谱图像在所述高光谱分类字典中的地物类型，对待检测高光谱图像和红外图像进行异常目标检测和对多光谱图像进行视觉显著性检测，获得目标区域数据”包括：计算待检测高光谱图像的每个像素在所述高光谱分类字典D中的表示系数，确定待检测高光谱图像的每个像素的地物类型；确定待检测高光谱图像中满足公式(4)的像素为异常目标像素：||Tp-μi||≥3σi (4)；获得异常目标像素组成的目标区域；计算待检测多光谱图像的平均波段图像A，根据公式(5)在所述平均波段图像A上计算显著特征图像根据公式(6)计算显著特征映射图像对所述显著特征映射图像进行直方图统计，提取频数较少的像素组成的视觉显著目标区域；将目标区域的掩码以多光谱图像为基准进行上采样，获得上采样后的目标区域的掩码和视觉显著目标区域的掩码的并组成的目标区域数据；i表示地物类型的索引，μi和σi分别表示第i种地物类型的温度的中位数和方差，p表示像素，Tp表示红外图像上像素p的温度；DCT(·)和IDCT(·) 分别表示离散余弦变换和离散余弦逆变换；表示Hadamard点乘运算符，g表示高斯核函数，*表示卷积运算。