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申请/专利权人：无锡学院

摘要：本发明公开了一种基于全局和局部光谱加权的高光谱图像序列降维方法，载入高光谱图像序列中的第t帧高光谱图像，并对第t帧高光谱图像进行灰度归一化得到归一化后第t帧高光谱图像，确定归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt；确定所述归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt的第i个波段图像Tit的光谱平均值；根据所述Tt的第i个波段图像Tit的光谱平均值确定归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt的全局光谱；确定Tt的局部光谱；将所述Tt的全局光谱与局部光谱加权融合成最终光谱；根据所述最终光谱确定降维之后的高光谱图像；依次载入高光谱图像序列中的所有帧高光谱图像完成高光谱图像序列降维。

主权项：1.一种基于全局和局部光谱加权的高光谱图像序列降维方法，其特征在于，该方法为：载入高光谱图像序列中的第t帧高光谱图像，并对第t帧高光谱图像进行灰度归一化得到归一化后第t帧高光谱图像，确定归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt，其中，t表示高光谱图像序列中高光谱图像帧数的序号，t是大于等于1的整数，Tt内每个像素的灰度范围是0到1的左闭右闭区间；确定所述归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt的第i个波段图像Tit的光谱平均值；根据所述Tt的第i个波段图像Tit的光谱平均值确定归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt的全局光谱；确定所述归一化后第t帧高光谱图像的目标区域Tt中每一个波段图像上每一个像素灰度值属于的灰度范围标号；根据所述Tt中每一个波段图像上每一个像素灰度值属于的灰度范围标号和灰度范围索引b确定Tt中每一个波段图像上每一个像素的光谱强度特征与数量特征；根据所述Tt中每一个波段图像上每一个像素的光谱强度特征确定Tt中每一个波段图像上属于灰度范围索引b对应的灰度范围的总光谱强度Iib；根据所述Tt中每一个波段图像上每一个像素的数量特征确定Tt中每一个波段图像上属于灰度范围索引b对应的灰度范围的总像素数Nib；根据所述Tt中每一个波段图像上属于灰度范围索引b对应的灰度范围的总像素数Nib确定Tit上Nib最大值所在灰度范围的索引Bi；根据所述Tit上Nib最大值所在灰度范围的索引Bi确定Tit的光谱局部值；根据所述Tit的光谱局部值确定Tt的局部光谱；将所述Tt的全局光谱与局部光谱加权融合成最终光谱；根据所述最终光谱确定降维之后的高光谱图像；依次载入高光谱图像序列中的所有帧高光谱图像完成高光谱图像序列降维。

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权利要求：

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