CN103279948B - 一种高光谱遥感数据真彩色合成的数据处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种高光谱遥感数据真彩色合成的数据处理方法，可用于航空、航天传感器平台获取的高光谱图像真彩色合成。针对现有高光谱遥感图像由于单一通道的波段范围较窄，真彩色合成效果与真实地物颜色差异较大的不足，本发明根据人眼视觉对颜色感知的原理，对高光谱影像在可见光波段内的所有谱段与CIE1931标准色度观察者XYZ颜色匹配函数进行加权积分处理，并进行色彩空间的转换，合成的影像相对于单直接选择高光谱图像的某三个波段合成的彩色图像更加接近地物真实颜色。

Description

一种高光谱遥感数据真彩色合成的数据处理方法

技术领域

本发明涉及一种高光谱遥感数据真彩色合成的数据处理方法，可用于航空、航天传感器平台获取的高光谱图像真彩色合成。

背景技术

真彩色遥感图像由红、绿、蓝波段组成，所表现出来的色彩是地物光谱特性的客观反映。与灰度图像和假彩色图像比较，真彩色遥感图像所反映的地物生动逼真，且更加符合人们的观察习惯，因此在遥感图像判读及快视图像生成环节成为最常使用的一种彩色合成方式。高光谱遥感在连续的电磁波谱范围内，能够获得许多光谱范围很窄的图像，利用其细腻的光谱信息能够获取地物材质属性，在近年来得到了迅速发展。

目前遥感图像的真彩色合成方法通常是选择高光谱探测器中接近于红、绿、蓝波段范围的通道直接组合成RGB彩色图像。然而，高光谱遥感图像单一通道的波段范围较窄，且在红、绿、蓝任何一个颜色的谱区范围内都有多个高光谱波段，随意选择三个通道进行真彩色合成往往与人眼视觉效果相差甚远。如何通过稳定高效的合成方法获得地物真实色彩，成为高光谱遥感技术与应用发展中一直未能得到很好解决的问题。

发明内容

本发明的目的是针对现有高光谱遥感图像由于单一通道的波段范围较窄，任选三个谱段直接进行彩色合成效果均难以反映符合人眼视觉效果的地物真实色彩，提出了一种高光谱遥感数据真彩色合成的数据处理方法。

CIE1931XYZ彩色空间是国际照明委员会(CIE)在1931年公布的。人眼有对于短(S)、中(M)和长(L)波长光的感受器(视锥细胞)，因此原则上用三个参数便能描述人眼的颜色感觉。在三色加色法模型中，如果某一种颜色和另一种混合了不同份量的三种原色的颜色，均使人类看上去是相同的话，这三种原色的份量就被称作该颜色的三刺激值。CIE1931XYZ色彩空间的三色刺激值以X、Y和Z来表示，它是基于人类颜色视觉的直接测定，并充当很多其他色彩空间的定义基础。图1所示为CIE1931XYZ颜色匹配函数曲线，横轴为光谱波长，竖轴为能够合成单位量此波长对应颜色的XYZ三刺激值。因此，已知某一物体的光谱辐射量曲线，分别与颜色匹配函数的X、Y、Z曲线做加权积分，即可得到物体在CIE1931XYZ色彩空间下的颜色三刺激值。

本发明方法包含如下二个步骤：

步骤一、对高光谱遥感图像数据进行预处理得到辐亮度光谱数据；

步骤二、将步骤一中得到的高光谱遥感图像辐亮度光谱数据转换为真彩色图像；

对比现有技术，本发明的有益效果在于：本发明方法利用CIE1931标准色度观察者XYZ颜色匹配函数，对高光谱数据所有可见光波段的光谱信息进行真彩色合成，符合人眼对颜色的感知。合成的影像相对于单直接选择高光谱图像的某三个波段合成的彩色图像更加接近地物真实颜色。

附图说明

图1为高光谱遥感数据真彩色合成的数据处理方法流程图；

图2为CIE1931XYZ颜色匹配函数示意图。

具体实施方式

本发明的目的是针对现有高光谱遥感图像真彩色合成效果与真实地物颜色差异较大的不足，提出了一种高光谱遥感数据真彩色合成的数据处理方法。下面结合图1和图2对本发明进行解释。

本发明方法包含如下二个步骤：

步骤一、对高光谱遥感图像数据进行预处理得到辐亮度光谱数据，具体过程包括如下步骤：

(1)相对辐射校正

按式(1)将各个探测元的输出值调整到同一个基准上，使各个探测元对相同的输入产生相同的输出值：

Y＝(X-μ_i)σ_r/σ_i+μ_r (1)

式中，X和Y为变换前后的图像灰度值；μ_i为第i列图像灰度值的平均值；σ_i为第i列图像灰度值的标准差；μ_r为整幅图像灰度值的平均值；σ_r为整幅图像灰度值的标准差。

(2)光谱校正

本发明阐述的高光谱数据合成真彩色方法，是根据CIE1931颜色匹配函数原理，将探测器所有通道的辐射能量与CIE1931颜色匹配函数中对应各个通道的XYZ颜色三刺激值进行加权积分的过程。因此要想准确的合成彩色图像，须要知道探测器各个通道准确的中心波长。而对于某些类型的高光谱探测器，如色散型高光谱探测器会发生smile现象，造成同一通道的中心波长的不一致的现象，因此需要根据高光谱数据给定的光谱定标系数确定中心波长，即对高光谱数据进行光谱校正，重新确定各个通道的中心波长值。

(3)绝对辐射校正

按式(2)将高光谱传感器获取的数据由步骤一中得到的图像灰度值Y转换为辐射亮度：

L_sensor＝DN*gain+offset (2)

式中，DN即为步骤一中得到的图像灰度值Y；L_sensor为辐射亮度，单位为Wm^-2Sr^-1μm^-1；gain和offset分别为增益值和偏移值，单位为Wm^-2sr^-1μm^-1。

步骤二、将步骤一中得到的高光谱遥感图像辐亮度光谱数据转换为真彩色图像，具体过程包括如下步骤：

A.将辐亮度光谱数据合成XYZ彩色图像

将步骤一得到的高光谱图像数据的辐亮度结果，使用CIE1931XYZ颜色匹配函数，在380-780nm可见光波长范围按式(3)做加权积分，合成在传感器高度处的彩色图像。

$\left\{\begin{array}{c}X=k{\∫}_{380}^{780}{L}_{\mathrm{\λ}}{\stackrel{\‾}{x}}_{\mathrm{\λ}}\mathrm{d\λ}\\ Y=k{\∫}_{380}^{780}{L}_{\mathrm{\λ}}{\stackrel{\‾}{y}}_{\mathrm{\λ}}\mathrm{d\λ}\\ Z=k{\∫}_{380}^{780}{L}_{\mathrm{\λ}}{\stackrel{\‾}{z}}_{\mathrm{\λ}}\mathrm{d\λ}\end{array}\right.---\left(3\right)$

$k=1/{\∫}_{380}^{780}{S}_{\mathrm{\λ}}{\stackrel{\‾}{y}}_{\mathrm{\λ}}\mathrm{d\λ}---\left(4\right)$

其中为对应波长的CIE1931XYZ颜色匹配函数值(见附表1)，S_λ为入射光源能量，L_λ为某像素点在λ波长处的幅亮度值，当高光谱影像的波段间隔较大时，可使用插补方法来模拟真实值的辐亮度值，相邻通道L_λ1和L_λ2间插补波段，若λ₁＜λ＜λ₂则插补公式如下：

求得的Φλ既可作为一个新的通道辐射能量带入积分公式(3)。

B.将XYZ彩色图像转换为RGB真彩色图像

将步骤A中得到的CIE1931XYZ颜色空间下的彩色图像，按式(6)转换为RGB真彩色图像。

$\left[\begin{array}{c}R\\ G\\ B\end{array}\right]{=M}_{\mathrm{XYZ}->\mathrm{RGB}}\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]---\left(6\right)$

其中，M_XYZ-＞RGB为CIE1931标准在接近太阳光的D65光源下的XYZ-RGB色彩空间转换矩阵，如式(7)。

$M_{\mathrm{XYZ}->\mathrm{RGB}}=\left[\begin{array}{ccc}3.241& -1.5374& -0.4986\\ -0.9692& 1.876& 0.0416\\ 0.0556& -0.204& 1.057\end{array}\right]---\left(7\right)$

实施例：

下面结合一个实例对本发明做进一步说明。

实例选取无人机高光谱影像作为实验数据，影像具有128个波段，光谱范围为390～1025nm，光谱分辨率为5nm。影像获取时在试验场地铺设了多种反射率和颜色的靶标11处。

按照传统的单波段合成方法，可以选取高光谱数据的第50，32，14波段作为真彩色合成的红、绿、蓝通道进行处理。通过该方法得到的图像虽然能大致表达物体的颜色，但是会存在较大失真。

按照本实施例步骤：

相对辐射校正：运用公式(1)将原始数据进行相对辐射校正去除不均匀现象。

光谱定标：对经过步骤一处理后的数据进行光谱定标，确定各个波段的中心波长。

绝对辐射校正：根据提供的辐射定标系数，根据公式(2)求得探测器128个通道的辐射能量值。

由于应探测器128个波段中心波长与CIE1931颜色匹配函数表(附表1)中心波长不能一一对应，因此需要利用公式(5)将探测器各个通道的辐亮度值映射到与CIE1931颜色匹配函数相对应的中心波长上。

光谱辐亮度合成XYZ彩色图像：根据CIE1931颜色匹配函数公式(3)，对上一步骤求得的辐射亮度值进行加权积分，得到XYZ彩色图像。公式如下：

$\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}k\underset{\mathrm{\λ}=380}{\overset{780}{\mathrm{\Σ}}}{{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\λ}}}^{*}{\stackrel{\‾}{x}}_{\mathrm{\λ}}\\ k\underset{\mathrm{\λ}=380}{\overset{780}{\mathrm{\Σ}}}{{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\λ}}}^{*}{\stackrel{\‾}{y}}_{\mathrm{\λ}}\\ k\underset{\mathrm{\λ}=380}{\overset{780}{\mathrm{\Σ}}}{{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\λ}}}^{*}{\stackrel{\‾}{z}}_{\mathrm{\λ}}\end{array}\right]$

$k=1/\underset{\mathrm{\λ}=380}{\overset{780}{\mathrm{\Σ}}}{{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\λ}}}^{*}{\stackrel{\‾}{y}}_{\mathrm{\λ}}$

利用公式(7)，将XYZ彩色图像转换为RGB真彩色图像。通过本发明方法得到的处理结果要优于传统的真彩色合成处理结果。

CIE1931XYZ颜色匹配函数列表

Claims (1)

1.一种高光谱遥感数据真彩色合成的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、对高光谱遥感图像数据进行预处理得到辐亮度光谱数据，具体过程包括如下步骤：

(1)相对辐射校正；

(2)光谱校正；

(3)绝对辐射校正；

步骤二、将步骤一中得到的高光谱遥感图像辐亮度光谱数据转换为真彩色图像，具体过程包括如下步骤：

A、将辐亮度光谱数据合成XYZ彩色图像；

B、将XYZ彩色图像转换为RGB真彩色图像；

所述的相对辐射校正按照下式进行：

Y＝(X-μ_i)σ_r/σ_i+μ_r (1)

式中，X和Y为变换前后的图像灰度值；μ_i为第i列图像灰度值的平均值；σ_i为第i列图像灰度值的标准差；μ_r为整幅图像灰度值的平均值；σ_r为整幅图像灰度值的标准差；

所述的绝对辐射校正按照下式进行：

L_sensor＝DN*gain+offset (2)

式中，DN即为步骤一中得到的图像灰度值Y；L_sensor为辐射亮度，单位为Wm^-2sr^-1μm^-1；gain和offset分别为增益值和偏移值，单位为Wm^-2sr^-1μm^-1；

所述的步骤A是通过使用CIE1931XYZ颜色匹配函数，在380-780nm可见光波长范围做加权积分实现的；

所述的步骤A中，当高光谱影像的波段间隔较大时，使用插补方法来模拟真实值的辐亮度值，相邻通道L_λ1和L_λ2间插补波段，若λ₁＜λ＜λ₂则插补公式如下：

所述的步骤B采用了CIE1931标准在接近太阳光的D65光源下的XYZ-RGB色彩空间转换矩阵，公式如下：

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