高光谱遥感图像的三维表面空谱联合特征编码方法及装置.docx

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1、PATEXP1RER专利探索者一全球创新始于探索高光谱遥感图像的三维表面空谱联合特征编码方法及装置申请号：CN.4申请日：20170907申请（专利权）人：深圳大学地址：广东省深圳市南山区南海大道3688号发明人：贾森,吴奎霖,朱家松,邓琳主分类号：G06K9/00公开（公告）号：CNB公开（公告）日：20230223代理机构：广州三环专利商标代理有限公司代理人：郝传鑫,熊永强(19)中华人民共和国国家知识产权局(10)授权公告号CNB(45)授权公告日20230223(21)申请号CN.4(12)发明专利(22)申请日20170907(71)申请人深圳大学地址广东省深圳市南山区南海大道368

2、8号(72)发明人贾森，吴奎霖，朱家松，邓琳(74)专利代理机构广州三环专利商标代理有限公司代理人：郝传鑫，熊永强(54)发明名称高光谱遥感图像的三维表面空谱联合特征编码方法及装置(57)摘要本发明实施例公开了一种高光谱遥感图像的三维表面空谱联合特征编码方法，所述方法包括：对原始图像H进行归一化处理，得到归一化的图像R；根据预设梯度模板计算所述归一化的图像R的梯度；根据所述归一化的图像R的梯度进行编码，得到编码特征图谱；对所述编码特征图谱进行直方图特征提取，得到三维表面特征3DSF。本发明实施例还提供了一种高光谱遥感图像特征编码装置。采用本发明实施例可以充分利用高光谱遥感影像的三维空谱结构，并

3、提高了分类性能，减小了时间和空间的复杂度。权利要求书1一种高光谱遥感图像的三维表面空谱联合特征编码方法，其特征在于，所述方法包括：对原始图像H进行归一化处理，得到归一化的图像R；根据预设梯度模板计算所述归一化的图像R的梯度；所述归一化的图像R的梯度包括所述归一化的图像R在空间维度上的梯度RX和Ry与光谱维度上的梯度Rb；根据所述归一化的图像R的梯度进行编码，得到编码特征图谱；对所述编码特征图谱进行直方图特征提取，得到三维表面特征3DSF；其中，根据所述归一化的图像R的梯度进行编码，得到编码特征图谱，包括：根据所述归一化的图像R及其空间维度上的梯度RX和Ry与光谱维度上的梯度Rb,计算得到对应的

4、二值化数据S、SX、Sy和Sb；根据S、SX、Sy、Sb和预设公式计算得到所述编码特征图谱，所述预设公式为：编码特征图谱=23S+22SX+21Sy2OSb,其中，23、22、21、2O分别为S、Sx、Sy、Sb的权值。2 .根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对原始图像H进行归一化处理，得到归一化的图像R包括：获取原始图像H的像素的均值和方差；根据所述原始图像H的像素的均值和方差对所述原始图像H进行归一化处理，得到归一化的图像R。3 .根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述编码特征图谱进行宜方图特征提取，得到三维表面特征3DSF,包括：根据统计公式获取由所述S、SX、Sy、Sb组成的

5、编码值i在每个像素周围的立方体邻域中出现的次数；所述统计公式为：其中，所述表示坐标为(x,y,b)的像素的直方图特征，所述VX,Vy,Vb分别表示立方体邻域的空间维度和光谱维度，运算符表示对数据向下取整，h(i)表示所述编码值i在立方体邻域中出现的次数，由所述次数组成的数组即为所述3DSF,所述Z函数用于表征所述编码特征图谱。4 .一种高光谱遥感图像的三维表面空谱联合特征编码装置，其特征在于，包括：归一化处理单元，用于对原始图像H进行归一化处理，得到归一化的图像R：计算单元，用于根据预设梯度模板计算所述归一化的图像R的梯度；所述归一化的图像R的梯度包括所述归一化的图像R在空间维度上的梯度RX和

6、Ry与光谱维度上的梯度Rb；编码单元，用于根据所述归一化的图像R的梯度进行编码，得到编码特征图谱：特征提取单元，用于对所述编码特征图谱进行直方图特征提取，得到三维表面特征3DSF；其中，所述编码单元包括：第一计算子单元，用于根据所述归一化的图像R及其空间维度上的梯度RX和Ry与光谱维度上的梯度Rb,计算得到对应的二值化数据S、Sx、Sy和Sb；第二计算子单元，用于根据S、SX、Sy、Sb和预设公式计算得到所述编码特征图谱，所述预设公式为：5 .根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述归一化处理单元包括获取子单元，用于获取原始图像H的像素的均值和方差：处理子单元，用于根据所述原始图像H的像素的

7、均值和方差对所述原始图像H进行归一化处理，得到归一化的图像R。6 .根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述特征提取单元用于：其中，所述表示坐标为(x,y,b)的像素的直方图特征，所述VX,Vy,Vb分别表示立方体邻域的空间维度和光谱维度，运算符表示对数据向下取整，h(i)表示所述编码值i在立方体邻域中出现的次数，由所述次数组成的数组即为所述3DSF,所述Z函数用于表征所述编码特征图谱。说明书高光谱遥感图像的三维表面空谱联合特征编码方法及装置技术领域本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种高光谱遥感图像的三维表面空谱联合特征编码方法及装置。背景技术高光谱遥感图像是指由传感器在电磁波谱的可见光，近

8、红外，中红外和热红外波段范围内，在不同波段成像获得的高光谱图像数据。因此，高光谱遥感图像包含了丰富的空间、辐射和光谱三重信息，为地表物质的精细分类和识别提供了可能。在数百个波段上形成的高光谱遥感影像包含了地物丰富的辐射、空间和光谱三重信息，这使得地物的识别和分类更加有效。为了通过高光谱遥感影像对地物实施分类,首先要对其进行特征提取。现有特征提取方法主要包括空间特征提取和空谱特征提取两大类。空间特征提取主要利用不同波段的空间信息对高光谱遥感影像进行表达。它首先提取各波段的空间特征，然后将不同波段的空间特征叠加在一起。GabOr和局部二值模式(1OCa1BinaryPattern,1BP)是两种典

9、型的空间特征提取方法。GabOr特征对图像中的光照存在很好的鲁棒性，1BP可以充分利用图像中的局部空间依赖关系。近年来，研究人员从Gabor特征和1BP特征提取方法中受到启发，提出了基于Gabor的表面特征(GaborSurfaceFeature,GSF)提取方法。具体来说，首先从二维图像中提取出Gabor幅值特征，然后通过这些GabOr幅值特征的一阶和二阶导数对图像进行表征。GSF的优势在于通过Gabor滤波器获得的特征不受图像光照条件变化的影响。然而，对于高光谱遥感影像来说，GSF提取方法主要存在两点不足。首先，它仅仅针对二维图像的空间关系进行表征，导致高光谱遥感影像的三维空谱结构没有得到

10、充分挖掘。其次，高光谱遥感影像包含上百个波段，GSF的多尺度分析和直方图特征表示方法使得特征维度大幅膨胀，降低了分类性能，同时增加了时间和空间的复杂度。发明内容本发明实施例提供了一种高光谱遥感图像的三维表面空谱联合特征编码方法及装置，可以充分利用高光谱遥感影像的三维空谱结构，提高了分类性能，减小了时间和空间的复杂度。第一方面，本发明实施例提供一种高光谱遥感图像的三维表面空谱联合特征编码方法，其特征在于，所述方法包括：对原始图像H进行归一化处理，得到归一化的图像R；根据预设梯度模板计算所述归一化的图像R的梯度：根据所述归一化的图像R的梯度进行编码，得到编码特征图谱；对所述编码特征图谱进行直方图特

11、征提取，得到三维表面特征(3dimensionsurfacefeatures,3DSF)o第二方面，本发明实施例提供一种高光谱遥感图像的三维表面空谱联合特征编码装置，其特征在于，所述装置包括：后一化处理单.用于对原始图像H进行归一化处理，得到归一化的图像R；计算单元，用于根据预设梯度模板计算所述归一化的图像R的梯度；编码单元，用于根据所述归一化的图像R的梯度进行编码，得到编码特征图谱；特征提取单元，用于对所述编码特征图谱进行直方图特征提取，得到三维表面特征3DSF,可以看出，在本发明实施例的方案中，首先、上述特征编码装置对原始图像进行归一化处理，得到归一化的图像；其次、上述特征编码装置根据预设

12、梯度模板计算归一化的图像的梯度值；再次，上述特征编码装置对归一化的图像和其梯度进行二值化处理，得到二值化数据：最后，上述特征编码装置对二值化数据进行编码，并根据编码结果获取3DSF特征。通过该方法，可以充分利用高光谱遥感影像的三维空谱结构，提高了分类性能，减小了时间和空间的复杂度。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本发明实施例提供的一种高光谱遥感图像的三维表面空

13、谱联合特征编码方法流程示意图；图2为本发明实施例提供的另一种高光谱遥感图像的三维表面空谱联合特征编码方法流程示意图；图3为一种三维坐标系示意图：图4a为一种波段图像的像素点示意图；图4b为处理后的波段图像的像素点示意图；图4c为波段图像的像素点梯度值示意图；图5为本发明实施例提供的一种高光谱遥感图像的三维表面空谱联合特征编码装置的结构示意图；图6为本发明实施例提供的另一种高光谱遥感图像的三维表面空谱联合特征编码装置的结构示意图。具体实施方式本发明实施例提供了一种高光谱遥感图像三维表面空谱联合特征编码方法及装置，可以充分利用高光谱遥感影像的三维空谱结构，并提高了分类性能，减小了时间和空间的复杂度

14、为亍总本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而非用于描述特定顺序。此外，术语“包括”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的

15、步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本发明实施例提供的一种高光谱遥感图像的三维表面空谱联合特征编码方法，包括：对原始图像H进行归一化处理，得到归一化的图像R；根据预设梯度模板计算所述归一化的图像R的梯度；根据所述归一化的图像R的梯度进行编码，得到编码特征图谱；对所述编码特征图谱进行直方图特征提取，得到3DSF。参见图1,图1是本发明实施例提供的一种高光谱遥感图像三维表面空谱联合特征编码方法的第一实施例流程示意图。如图1所示，本发明实施例提供的高光谱遥感图像特征提取方法包括以下步骤：S1OK对原始图像H进行归一化处理，得到归一化的图像R。其中，对原始图像H进行归一化处理，得到归一化的图像R包括：获取原始图像H的像素的均值和方差；根据所述原始图像H的像素的均值和方差对所述原始图像H进行归一化处理，得到归一化的图像R。具体地，上述特征编码装置在光谱维度上，根据不同的波段将上述原始图像H划分为M个波段图像。上述特征编码装置计算M个波段图像中每个波段图像的像素的均值和方差。然后，上述特征编码装置根据预设公式对每个波段图像进行归一化处理，得到处理后的图像。上述预设公式为：其中，Hb为上述M个波段图像中的任意一个，上述mean(Hb)为Hb的均值，上述Std(Hb)