基於修正擴展形態學算子的高光譜遙感圖像端元提取方法
2023-05-11 04:40:31 1
專利名稱:基於修正擴展形態學算子的高光譜遙感圖像端元提取方法
技術領域:
本發明提出了一種基於修正擴展形態學算子的高光譜遙感圖像端元提取方法,結合高光譜遙感圖像的空間和光譜信息用於端元提取,屬於高光譜遙感數字圖像處理和模式識別領域。本發明將形態學概念用於高光譜遙感圖像端元自動提取,通過修正排序規則和替換準則,解決了傳統擴展形態學算子在端元提取時造成的錯誤替換現象。適用於高光譜遙感圖像的端元提取、混合像元分析、地物分布製圖等工作。
背景技術:
高光譜遙感成像技術的出現和發展是對地觀測方面的一次革命,高光譜遙感衛星可以捕獲某ー場景下地物所反射、散射、吸收和發射的電磁波譜,這些波譜信息反映了地物空間特徵、輻射特徵和光譜特徵,信息量及其豐富。針對高光譜遙感圖像的特性,在將其用於具體遙感應用前衍生了ー些特有的圖像預處理技術,包括端元提取、混合像元分解等。一幅高光譜遙感圖像中由單一地物形成的像元稱為端元,而通常情況是,大部分像元所表示的瞬時現場光譜值由存在於該現場的多種地物生成,這樣的像元稱為混合像元。高光譜成像儀有限的空間解析度和複雜的地貌情況是混合像元大量存在於高光譜遙感圖像的主要原因。在目前高光譜遙感圖像相關的研究領域,端元提取技術佔有重要的地位,已經發展出很多經典有效的端元提取方法,各種方法因側重點不同而具有各自的優勢和局限性。其中包括基於凸面幾何學概念的N-FINDR、最小體積轉換(Minimum Volume Transforms,MVT)方法;以平方誤差為理論基礎結合部分解混的迭代誤差分析(Iterative ErrorAnalysis, IEA)方法;獨立成份分析(Independent Component Analysis, I CA)方法;向特徵空間中向量投影,以極值點數目表示像元純度的純像元指數(Pixel Purity Index7PPI)方法等。上述端元提取方法均是從高光譜數據的光譜特徵信息和像元光譜間的相關性入手,並沒有使用像素之間的空間相關性。將形態學算子引入高光譜遙感圖像端元提取中,結合光譜信息和空間信息的自動形態學端元提取(Automated Morphological EndmemberExtraction, AMEE)方法,是將形態學概念擴展應用的ー個實例。形態學算子是ー種非線性圖像處理方法,其技術基於空間代數學、拓撲學、隨機幾何學等基本概念的研究,最初應用於ニ值圖像處理,而後擴展到灰度圖像。形態學概念應用於高光譜遙感圖像涉及如何處理多維光譜向量的問題,在ー些分類應用中,採用經典的形態學算子分別處理各個波段的數據(也可以是各個主成分)然後將處理結果融合成向量格式,這種方式會造成某些像元光譜向量的變化;將光譜向量看作ー個整體是形態學概念在高光譜遙感圖像應用中的另ー個研究研究方向,派生出在結構元素(窗ロ)中採用何種排序規則和替換準則等問題,由此產生了擴展形態學算子(Extended-MorphologicalOperator, EM0),此種應用方式多用於端元提取和混合像元分析。AMEE方法是擴展形態學算子應用於高光譜遙感圖像端元提取的ー個範本,其初衷是經過形態學濾波進而分離純像元和混合像元,然而通過研究發現,AMEE在應用形態學概念時,所設定的排序規則和替換準則存在一定局限性,使得其對純像元和混合像元分離的能力有限,而且容易造成圖像中兩類地物邊界處像元的交叉替換現象,進而影響最終端元提取的精度以及後續混合像元解混的效果。
發明內容
要解決的技術問題為了避免現有技術的不足之處,針對擴展形態學算子設定的排序規則和替換準則存在的局限性,本發明從其公式出發,分析了局限性產生的原因,並通過引入基準向量,提出了修正方案,給出基於修正擴展形態學膨脹和腐蝕運算的開運算、閉運算、開-閉運算、閉-開運算公式。將上述開-閉運算和閉-開運算作用於原始高光譜遙感圖像,計算用於端元提取的判定向量,作為本發明提出的AMEMEE方法的主要依據。本發明要解決的技術問 題包括對擴展形態學算子排序規則和替換準則的修正、基準向量的計算以及AMEMEE方法的步驟。技術方案一種基於修正擴展形態學算子的高光譜遙感圖像端元提取方法,其特徵在於步驟如下步驟I :對於高光譜遙感圖像I = f(x,y,N), (x,y) e Z2為空間坐標,N為波段數,f(x,y)為N維光譜向量。計算均值向量作為基準向量
Γ ^Σル,ァ)/
_1] '了/
VRef _/M其中M為像元數目;步驟2 :根據步驟2中計算的Vltef,對原始圖像分別做η次本方法中提出的基於修正擴展形態學算子的開-閉運算(/』)廣レ,ァΗ(/°句腦パLwo (ぶ,ァ)η介於8 12之間,姆做一次運算,需要重新返回步驟I計算VKef。其中,(foB)MEMQ和び· B)memo為基於修正擴展形態學算子的開運算和閉運算(/oU,ァ) = ((/ UU ァ){f*B)MEMO{x,y) = {{f@B)MEMO B)MEMo{x,y)由修正擴展形態學算子中的膨脹和腐蝕運算定義
{f B)MEM0 {x,y) = Dist\{f B){x,y),VRef] vDist[f{x,y),VRef]{f B)MEM0{x,y) = Dist[{f B){x,y),yKet]ADist]lf{x,y),yKet]其中B代表空間元素SE,SE從3X3方形結構開始,毎次運算時空間尺寸按I階逐次遞增,(/ 句レび)和(/ 句レび)是傳統擴展形態學算子定義下的膨脹和腐蝕運算,DistG為高光譜遙感圖像中兩個光譜向量的距離測度,用以表徵光譜間的相似性,使用光譜角
DistSAD (aN,bN ) = = cos—1!卜"
IIaN Il IIdN Il其中aN、bN為N維光譜向量;步驟3 :步驟2完成後,得出每個像元的判定向量DV-y用於端元提取DVopen^close (X,y) = { α 0,L a n_J=Dist[{f,B)iMTe [x,パ人m°=se {x,yr\步驟4 :根據步驟3得出的判定向量DVt5pra^lt5'將含有最大數值元素DV°pm_d°se所 對應的像元作為ー個端元輸出,記為ep步驟5 :在原圖像中消除步驟4中已提取端元影響,將原圖像投影到ち的正交子空間/(x,j) = Pぐ/(x,j),其中!^=為ち的正交子空間;將受到壓制像元所對應
的DV-mi·置為零向量。步驟6 :重複步驟5,直到所有的都變為零向量,得到最終端元集合。有益效果本發明提出的一種適用於高光譜遙感圖像端元提取的修正擴展形態學算子,和以此為依據的AMEMEE方法,是ー種結合光譜信息和空間信息的端元提取方法。修正擴展形態學算子通過引入基準向量,修正了排序規則和替換準則,避免了在用擴展形態學算子對高光譜遙感圖像進行濾波時產生的錯誤替換現象,増大了純像元和混合像元的可分性。AMEMEE方法可以自動提取端元,不須先驗知識,運算量適中(主要由形態學濾波次數決定),端元提取效果優於僅使用光譜信息的方法和基於擴展形態學算子的AMEE方法。本發明在AMEE方法所使用的擴展形態學算子的基礎上,引入基準向量的概念,設定了更為嚴謹的排序規則和替換準則,提出了適用於高光譜遙感圖像端元提取的修正擴展形態學算子(Modified Extended-Morphological Operator, MEMO),並給出了基於修正擴展形態學算子的高光譜端元提取方法——自動修正擴展形態學端元提取(AutomatedModified Extended-Morphological Endmember Extraction, AMEMEE)方法。本發明提出的AMEMEE方法由於採用了修正後的擴展形態學算子,避免了上面提到的交叉替換現象,可以更好的分離純像元和混合像元,從而增強了端元提取的效果。應用於實際高光譜遙感圖像的實驗數據從光譜曲線相似性、相應地物分布製圖等方面證明了本發明提出方法的有效性。
圖I :本發明方法AMEMEE的基本流程圖。圖2 :本發明方法AMEMEE在AVIRIS於美國內華達州Cuprite地區獲取的高光譜遙感圖像上端元提取的結果與參考光譜的比較圖。圖2(a)給出了 Cuprite地區5種常見礦物USGS光譜庫中的實測光譜曲線,以及AMEMEE提取的端元與實測光譜曲線以及ENVI公布的該地物平均端元光譜曲線的比較圖(b) (f),為便於觀察,光譜曲線採用堆疊方式排列,在(b) (f)中,本文提取端元光譜曲線用實線表示,USGS光譜庫中參考光譜用點線表示,ENVI給出的平均光譜用虛線表示。從圖中可以看出,本文提取的端元光譜曲線與參考光譜有較好的吻合,正確反映了不同礦物在不同波段的吸收特徵。
圖3 :本發明方法AMEMEE提取的端元集線性解混得到的Cuprite地區三種常見礦物的分布。通過比較可以看出,圖3顯示的地物分布與USGS公布的Cuprite地區礦物分布能較好的吻合,從側面證明了本發明端元提取方法的有效性。
具體實施例方式現結合實施例、附圖對本發明作進ー步描述用於實施的硬體環境是Pentium-43. OG計算機、IG內存、128M顯卡;運行的軟體環境是=Window XP作業系統,用IDL7. O程序設計語言結合ENVI實現了本發明提出的方法。I.對於高光譜遙感圖像中某一 N維光譜向量f(x,y),N為波段數,擴展形態學算子給出在結構元素SE (Structure Element)中的排序規則
權利要求
1.一種基於修正擴展形態學算子的高光譜遙感圖像端元提取方法,其特徵在於步驟如下 步驟I :對於高光譜遙感圖像I = f (x,y,N), (x,y) G Z2為空間坐標,N為波段數,f (x,y)為N維光譜向量;計算高光譜遙感圖像的均值向量作為基準向量
全文摘要
本發明提出了一種基於修正擴展形態學算子的高光譜遙感圖像端元提取方法,其特徵是,通過修正擴展形態學算子定義下的開-閉運算和閉-開運算對原始圖像進行濾波,以達到結合光譜信息和空間信息進行端元提取的目的。本方法主要著重於解決存在於擴展形態學算子中的局限性問題,通過引入基準向量對其進行修正,提出的修正擴展形態學算子去除了交叉替換現象,保證了正確的替換方向,增強了純像元和混合像元的分離效果。實驗結果從光譜曲線相似性和相應地物分布圖等方面證明了本發明提出的方法可以優化端元提取的效果,且計算量適中,是後續高光譜遙感圖像混合像元分析以及分類等應用的基礎。
文檔編號G06K9/46GK102663402SQ20121011886
公開日2012年9月12日 申請日期2012年4月21日 優先權日2012年4月21日
發明者梁楠, 王瀛, 郭雷 申請人:西北工業大學