[发明专利]基于多时相本征图像分解的地物光谱反射率图像提取方法

权利要求书

1.基于多时相本征图像分解的地物光谱反射率图像提取方法，其特征在于：所述方法具体过程为：

步骤一：建立多时相遥感图像本征反射率信息表达模型，所述多时相遥感图像由相同的反射率分量和独立的shading分量组成；

步骤二：基于多时相遥感图像本征反射率信息表达模型，构建局部时-空能量约束下的分解约束模型，通过最小化局部时-空能量约束下的分解约束模型，获得分解约束模型的最优解，反演共同反射率R和各个图像的shading成分；

步骤三：将分解约束模型的最优解转化为共同反射率和2个阴影分量的迭代优化求解模型；

步骤四：给定多时相遥感图像和初始化参数，基于步骤三的迭代优化求解模型，求出最终本征反射率；

所述初始化参数为局部邻域尺度范围、邻域相似度调控参数，相邻迭代参数误差阈值以及反射率R和各个图像shading成分的初始值；

各个图像shading成分的初始值设定为全零矩阵。

2.根据权利要求1所述基于多时相本征图像分解的地物光谱反射率图像提取方法，其特征在于：所述步骤一中建立多时相遥感图像本征反射率信息表达模型；具体过程为：

采集同一地点不同时刻的多时相多/高遥感图像，多时相遥感图像本征反射率信息表达模型为：

I₁＝S₁R

I₂＝S₂R

其中，I₁为时相1遥感图像，I₂为时相2遥感图像，R为多时相遥感图像的共同反射率，I₁、I₂和R大小均为m行n列B波段，S₁为时相1遥感图像I₁的shading分量，S₂为时相2遥感图像I₂的shading分量，S₁和S₂大小均为m行n列；B为多/高光谱遥感图像的光谱波段数。

3.根据权利要求1或2所述基于多时相本征图像分解的地物光谱反射率图像提取方法，其特征在于：所述步骤二中局部时-空能量约束下的分解约束模型表示为：

其中，E表示局部时-空能量；P是图像中所有像素，其个数为mxn，N(i)表示像素点i周围的局部邻域内的像素；

式中w_ij表示像素i和其近临点j的邻域相似度，邻域相似度计算公式如下：

其中，I_ib表示图像I第i点第b波段的灰度值，I_jb表示图像I第j点第b波段的灰度值，σ为邻域相似度调控参数；

通过对上述局部时-空能量约束下的分解约束模型的最小化约束，获得分解约束模型的最优解，反演共同反射率R和各个图像的shading成分；

即：

其中，R_b表示反射率R的第b波段的灰度值。