[发明专利]一种面向植物高光谱的提取分块压缩重构方法

权利要求书

1.一种面向植物高光谱的提取分块压缩重构方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤(1)、对原始植物高光谱进行植物区域提取

以X_3Dori∈R^A×B×C表示原始植物高光谱，A、B、C分别表示原始植物高光谱在三维直角坐标系下沿x、y、z轴方向的长度；

以X_3Dtq∈R^A×B×C表示提取植物区域的高光谱；以X_3Dym∈R^A×B×C表示二值掩码高光谱，具体获取过程如下：

1.1分析原始植物高光谱不同类型区域的光谱曲线，选取植物区域与背景区域差值最大且其附近光谱曲线较为平滑的z值或波长值，以该值对应的图像作为基准图像，根据式(1)和式(2)获取X_3Dym；

X_3Dym(x，y，z)＝0，满足X_3Dori(x，y，z)≥Thr (1)

X_3Dym(x，y，z)＝1，满足X_3Dori(x，y，z)＜Thr (2)

其中x∈(0，A-1)，y∈(0，B-1)，z∈(0，C-1)；Thr为阈值，其值为基准图像植物区域边缘点的平均值；

1.2根据式(3)获取X_3Dtq；

X_3Dtq(x，y，z)＝X_3Dori(x，y，z)×X_sDym(x，y，z) (3)；

步骤(2)、对提取的植物高光谱进行分块

以X_3Dsma∈R^a×b×c表示图像子块，a、b、c分别表示子块在三维直角坐标系下沿x、y、z轴方向的长度；

根据式(4)将提取的植物高光谱进行分块：

其中Q表示子块的总个数，M、N、H分别表示沿x、y、z轴方向子块的块数；

为保留植物高光谱的谱域信息，在z轴方向不进行分割，即取c＝C，则式(4)可以简化为式(5)：

分块后，每个子块均可以用式(6)进行表示：

X_3Dsma＝X_3Dtq(x，y，z) (6)

其中x∈(a×i-a，a×i-1)，y∈(b×j-b，b×j-1)，z∈(0，C-1)分别表示原始植物高光谱中每个数据在三维直角坐标系下的坐标；i＝1，2，...，M，j＝1，2，...，N分别表示每个小块在三维直角坐标系下沿x轴方向和沿y轴方向的索引，初始化时取i＝1，i＝1；

步骤(3)、取子块并展开成一维数据

将X_3Dsma按照先沿x轴方向再沿着y轴方向依次取数据，每次取一个，判断该数据是否大于零，如果大于零则将该数据并入X_1Dsma，再将该数据的坐标并入Mask中，一张图像处理完毕后再取其余图像依次重复以上操作，得到该小块最终展开的一维数据X_1Dsma∈R^Nr×1，其中Nr表示子块X_3Dsma中非零数据的个数，即植物区域数据个数；

步骤(4)、构造测量矩阵并获取测量值

4.1构造随机高斯测量矩阵中∈R^m×Nr，其中m为采样个数，有m＝Nr×Bpp，Bpp为采样率；

4.2根据式(7)对步骤(3)中展开的一维数据进行采样，获取测量值Y_1Dsma∈R^m×1；

Y_1DSma＝ΦX_1Dsma (7)

步骤(5)、根据式(8)构造离散余弦变换矩阵Ψ∈R^Nr×Nr；然后结合步骤(4)中随机高斯测量矩阵Φ，根据式(9)获取传感矩阵A_sma∈R^m×Nr；

A_sma＝ΦΨ (9)

步骤(6)、采用分段正交匹配追踪算法对步骤(4)中获得的测量值Y_1DSma进行重构，得到X_1Dsma的近似

步骤(7)、逆展开过程将重构的一维数据恢复成子块的形式并存放

将结合Mask进行逆展开过程处理，得到然后根据式(17)进行存放；

其中X_3Drec∈R^A×B×C为存放重构结果的矩阵；

步骤(8)、判断所有子块是否均已重构，具体是：

8.1令i＝i+1，如果i≤M，返回步骤(3)，否则进入步骤8.2；

8.2令i＝1，j＝j+1，如果j≤N，返回步骤(3)，否则结束。

2.如权利要求1所述的一种面向植物高光谱的提取分块压缩重构方法，其特征在于步骤(6)具体是：

6.1初始化：t＝1，r_t-1＝Y_1Dsma，其中t表示迭代次数，r_t-1表示残差，Λ_t表示第t次迭代的索引集合，A_t表示按索引Λ_t从A_sma中选出的列集合；

6.2根据式(10)计算传感矩阵和残差的内积u；选择u中大于Th的值，将这些值对应的u中的行序号即A_sma中的列序号k构成集合K；其中Th为阈值，其计算表达式为式(11)：

其中abs[.]表示绝对值，表示A_sma的转置；

其中||·||₂表示二范数；

6.3根据式(12)和式(13)对下一次迭代的索引集合和列集合进行元素扩充；如果Λ_t＝Λ_t-1，则停止迭代进入步骤6.7；

Λ_t＝Λ_t-1∪K (12)

A_t＝A_t-1∪a_k (13)

其中a_k表示传感矩阵A_sma中的第k列；

6.4根据式(14)求Y_1Dsma＝A_tθ_t的最小二乘解

6.5根据式(15)更新残差r_t

6.6判断迭代次数是否达到总迭代次数

令t＝t+1，如果t≤S则返回步骤6.2继续迭代；否则停止迭代，进入步骤6.7；其中S为总迭代次数；

6.7根据式(16)计算X_1Dsma的近似