CN111597951A - 一种面向目标检测的高光谱图像特征选择方法 - Google Patents

一种面向目标检测的高光谱图像特征选择方法 Download PDF

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CN111597951A CN202010395449.8A CN202010395449A CN111597951A CN 111597951 A CN111597951 A CN 111597951A CN 202010395449 A CN202010395449 A CN 202010395449A CN 111597951 A CN111597951 A CN 111597951A
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王敏
单子力
李方方
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Abstract

本发明公开了一种面向目标检测的高光谱图像波段选择方法，属于遥感图像处理领域，包括以下步骤：1)读取目标的光谱信息，并设置需要选择的特征数目(特征数目应小于波段总数)；2)计算待处理的高光谱图像的均值光谱；3)按次序去除目标光谱和均值光谱的各个波段，每次去除一个，分别得到一组目标候选光谱和均值候选光谱；4)计算目标候选光谱和均值候选光谱的光谱角度；5)找出最有最大光谱角度的波段组合作为新的目标光谱和均值光谱，若此时剩余的波段数目达到第一步预设的特征数目，则此时剩余的波段即为最终选择的特征组合。本发明提出的基于角度距离的光谱特征选择能够实现目标光谱和均值光谱的良好区分，同时具有较低的计算复杂度。

Description

一种面向目标检测的高光谱图像特征选择方法
技术领域
本发明属于遥感图像处理技术领域，具体涉及一种面向目标检测的高光谱图像波段选择方法。
背景技术
高光谱遥感影像的重要特点是拥有极高的光谱分辨率，一般可达2nm-5nm，由于高光谱遥感的出现，使得本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。高光谱图像的光谱分辨率很高，导致相邻波段间具有极高的相关性。对实际的高光谱图像分析表明，其相邻波段间的相关系数有时高达0.99。高光谱图像维数的增加一方面增加了计算复杂度，另一方面也带来了“维数灾难”效应，即随着波段数的增加，应用效果反而降低的现象。为此，需要对高光谱图像进行降维处理，其中特征选择是高光谱图像降维的一种重要手段。现有的波段选择方法主要是基于信息统计理论，如MVPCA，IDBS等，这些方法不针对特定的应用场景，对分类等应用具有较好的效果，但对于目标检测场景并不适用。此外，这些方法还具有较大的计算复杂度。面向目标检测的高光谱图像波段选择技术目前研究较少，因此研究用于目标检测的快速高光谱图像波段选择技术具有重要意义。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种面向目标检测的高光谱图像特征选择方法，其主要目标是以较小的计算复杂度，选择对目标检测最有利的特征组合。
本发明采用的技术方案为：
一种面向目标检测的高光谱图像特征选择方法，包括以下步骤：
步骤1，根据目标光谱设置需要选择的特征数目，其中特征数目小于波段总数；
步骤2，计算待处理的高光谱图像的均值光谱；
步骤3，按次序每次去除目标光谱和均值光谱的一个波段，得到一组目标候选光谱及均值候选光谱，依次去除完所有波段后得到多组目标候选光谱和均值候选光谱；
步骤4，分别计算每组目标候选光谱和均值候选光谱的光谱角度；
步骤5，找出具有最大光谱角度的一组目标候选光谱及均值候选光谱，若波段数目达到步骤1预设的特征数目，则该组目标候选光谱及均值候选光谱的波段即为最终选择的特征组合，否则将该组目标候选光谱及均值候选光谱作为新的目标光谱和均值光谱，返回步骤3。
其中，步骤4中每组目标候选光谱和均值候选光谱的光谱角度θ的计算方式为：
Figure BDA0002487372930000021
其中，dn为去除了第n个波段的目标候选光谱，mn为去除了第n个波段的均值候选光谱，1≤n≤l，〈dn,mn〉代表dn和mn的内积，即
Figure BDA0002487372930000022
||·||代表2-范数运算符。
本发明相比现有技术具有如下优点：
(1)本发明提出的基于角度距离的光谱特征选择能够实现目标光谱和均值光谱的良好区分，选取的特征可以获得较好的目标检测效果；
(2)本发明提出方法具有极小的计算复杂度，计算效率高。
附图说明
图1为本发明实施例的整体流程图。
具体实施方式
下面结合附图1及实施例对本发明做进一步详细的说明。
本发明的原理为：高光谱图像目标检测的重要依据是目标光谱和其他像素光谱之间的差异性，本发明方法属于监督型方法，在获取目标的光谱特征后，首先计算高光谱图像的均值光谱，然后利用目标光谱和高光谱图像均值光谱进行光谱角度计算，逐个删除高光谱的各个波段，每次保留的均为当前波段数目下，能够使目标和背景具有最大区分度的特征。本发明能够在保持较好的目标检测效果的情况下提高目标检测效率。本发明在降低计算复杂度的同时，可以获得良好的目标检测效果，在高光谱数据处理领域具有重要意义。
具体包括以下步骤：
步骤1读取目标的光谱信息，并设置需要选择的特征数目(特征数目应小于波段总数)；
步骤2读取待处理的高光谱图像信息，计算高光谱图像的均值光谱；其中：均值光谱的计算具体如下：
高光谱图像的维数信息包括：影像宽度w、影像高度h和影像波段数目l；
均值光谱
Figure BDA0002487372930000031
是包含l个元素的列向量，其计算方法如下所示：
Figure BDA0002487372930000032
其中xij为高光谱图像中第i列第j行的光谱数据。
步骤3按次序去除目标光谱和均值光谱的各个波段，每次去除一个，分别得到一组目标候选光谱和均值候选光谱，依次去除完所有波段后得到多组目标候选光谱和均值候选光谱；具体实现如下：
目标光谱
Figure BDA0002487372930000041
和均值光谱
Figure BDA0002487372930000042
均为包含l个元素的列向量，l为波段总数；
首先去除目标光谱d和均值光谱m的第一个元素，得到第一组目标候选光谱d1及均值候选光谱m1，去除方式如下：
Figure BDA0002487372930000043
接着去除目标光谱d和均值光谱m的第二个元素，得到第二组目标候选光谱d2及均值候选光谱m2，去除方式如下：
Figure BDA0002487372930000044
按次序依次去除剩余的波段，最终获得l组目标候选光谱及均值候选光谱。
步骤4计算目标候选光谱和均值候选光谱的光谱角度；计算方式为：
Figure BDA0002487372930000045
其中，dn为去除了第n个波段的目标候选光谱，mn为去除了第n个波段的均值候选光谱，1≤n≤l，<dn,mn>代表dn和mn的内积，即
Figure BDA0002487372930000046
||·||代表2-范数运算符。
步骤5找出具有最大光谱角度的一组目标候选光谱及均值候选光谱，若波段数目达到步骤1预设的特征数目，则该组目标候选光谱及均值候选光谱的波段即为最终选择的特征组合，否则将该组目标候选光谱及均值候选光谱作为新的目标光谱和均值光谱，返回步骤3。
本发明的效果可通过以下试验进一步说明：
1.试验条件。
计算机配置为Intel Core i7-3770 CPU 3.4Ghz，32GB内存；软件环境为Windows764位专业版。
2.试验方法。
本发明提供的输入数据是目标光谱、高光谱图像以及待选择的特征数目，输出结果是选择的特征集合。为验证本发明的效果，将本发明与原始未进行特征选择时的计算效果进行对比，即对照组将目标光谱直接与高光谱图像进行匹配，进行目标检测试验，本发明的目标检测结果获取，首先进行特征选择然后将特征选择后的结果进行目标检测试验，目标检测算法均采用MF方法。主要针对目标检测率以及计算时间进行对比分析。
3.试验内容与结果。
试验选择公开影像AVIRIS获取的圣地亚哥机场数据进行，影像大小400×400像素，有效光谱数量189个，空间分辨率为3.5m。
试验结果如下，利用对比方法进行处理，目标检测率88.71％，耗时24.32s，使用本发明方法进行选择15个波段进行处理，目标检测率89.03％，耗时5.07s。
试验结果表明，本发明方法对保持较高检测率的情况下，可以大幅提高计算效率。

Claims (2)

1.一种面向目标检测的高光谱图像特征选择方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，根据目标光谱设置需要选择的特征数目，其中特征数目小于波段总数；
步骤2，计算待处理的高光谱图像的均值光谱；
步骤3，按次序每次去除目标光谱和均值光谱的一个波段，得到一组目标候选光谱及均值候选光谱，依次去除完所有波段后得到多组目标候选光谱和均值候选光谱；
步骤4，分别计算每组目标候选光谱和均值候选光谱的光谱角度；
步骤5，找出具有最大光谱角度的一组目标候选光谱及均值候选光谱，若波段数目达到步骤1预设的特征数目，则该组目标候选光谱及均值候选光谱的波段即为最终选择的特征组合，否则将该组目标候选光谱及均值候选光谱作为新的目标光谱和均值光谱，返回步骤3。
2.根据权利要求1所述的一种面向目标检测的高光谱图像特征选择方法，其特征在于：步骤4中每组目标候选光谱和均值候选光谱的光谱角度θ的计算方式为：
Figure FDA0002487372920000011
其中，dn为去除了第n个波段的目标候选光谱，mn为去除了第n个波段的均值候选光谱，1≤n≤l，〈dn,mn〉代表dn和mn的内积，即
Figure FDA0002487372920000012
||·||代表2-范数运算符。
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