[发明专利]一种基于复合端元的月表高光谱图像阴影区域解混方法有效

专利信息
申请号: 201811444292.2 申请日: 2018-11-29
公开(公告)号: CN109696406B 公开(公告)日: 2020-10-02
发明(设计)人: 尹继豪;黄尚斌;袁丁;李磊 申请(专利权)人: 北京航空航天大学
主分类号: G01N21/25 分类号: G01N21/25;G06T5/00;G06T7/60
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100191*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 一种新型的基于复合端元的月表高光谱图像阴影区域解混方法,利用提出的复合端元的概念从物理光学角度阐述高光谱图像阴影区域光谱混合原理,更加符合月表真实光照情况,从而达到月表高光谱图像阴影区域的精确解混。该方法步骤如下:(1)阴影区域检测与提取;(2)非阴影区域解混;(3)阴影区域复合端元提取,根据非阴影区域的解混结果,对复合端元进行分解,完成阴影区域的精确解混。本方法主要针对月表高光谱图像光照不均的现象,能够有效减少阴影区域带来的解混误差,弥补了传统线性光谱混合模型的不足,提高解混精度,同时相比于非线性混合模型提升了解混效率。
搜索关键词: 一种 基于 复合 月表高 光谱 图像 阴影 区域 方法
【主权项】:
1.一种基于复合端元的月表高光谱图像阴影区域解混方法,其特征在于:基于高光谱图像成像原理和阴影区域成像特点,针对高光谱图像中阴影区域光谱反射率偏低,导致阴影区域的端元光谱与非阴影区域的端元光谱存在较大差异的现象,提出复合端元的概念来解释阴影区域的光谱混合机理,并利用非阴影区域的矿物分布特性作为依据,对复合端元进一步分解获得阴影区域的矿物丰度分布,主要步骤如下:步骤1:对高光谱图像进行阴影区域的检测和提取时,先通过主成分分析算法对高光谱图像的所有波段进行分析,选取出前三个波段作为三个通道合成RGB图像,将RGB图像转换到HSI图像,得到色度(H)、饱和度(S)、亮度(I)三个分量,由于在阴影区域的图像亮度值较低而饱和度较高,因此对于每一个像素点,采用(S‑I)/(S+I)来判断是该点否在阴影区域之中,当(S‑I)/(S+I)大于阈值时判定该像素点属于阴影区域,并记录该点的位置信息,遍历整个图像后,即可得到图像的阴影区域;步骤2:对非阴影区域进行端元提取,并利用非阴影区域的端元获得非阴影区域的丰度反演结果;步骤3:对阴影区域进行端元提取,并将阴影区域得到的端元作为复合端元,根据非阴影区域的矿物分布特性,对复合端元进一步分解获得丰度反演结果:给定阴影区域高光谱图像为X={x1,x2,...,xi,...,xm},m为像素数目,阴影区域中含有n种不同类型的矿物,它们的反射光谱分别为:s1(λ),s2(λ),s3(λ),...,sn(λ),对应的矿物真实丰度为:a1,a2,a3,...,am且a1+a2+a3+...+am=1,求解a1,a2,a3,...,am的具体步骤如下:1)对于阴影区域提取得到的端元,认为这些端元为经过两次反射的复合端元,表示成:s1s1(λ),s1s2(λ),s1s3(λ),...,s1sn(λ),s2s2(λ),s2s3(λ),s2s4(λ),...,s2sn(λ),...,snsn(λ),利用这些复合端元进行丰度反演得到的对应的复合端元丰度为:b11,b12,b13,...,b1n,b22,b23,b24,...,b2n,...,bn,n,且b11+b12+b13+...+b1n+b22+b23+b24+...+b2n,...,bn,n=1;2)阴影区域的光源为非阴影区域的地物反射光,这些反射光不再是均匀的光信号,而是带有非阴影区域矿物光谱特征的光,并且这些光反射到阴影区域的概率与非阴影区域的相应矿物含量相关,这里认为它们成正比例关系,即非阴影区域中某种矿物含量越多,则经由该种矿物反射到阴影区域的光就越多,在数学上表示为:其中aN表示该反射光是非阴影区域内第i种矿物反射而来的概率,aS表示阴影区域中的对应矿物的丰度,当i≠j时表示光两次反射时作用在两种不同矿物上,当i=j时表示光两次反射都与同一种矿物发生作用,因此可以根据非阴影区域的矿物丰度求得阴影区域的矿物丰度
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