[发明专利]一种结合低秩表示和图像融合的高光谱图像降维方法

摘要

本发明公开了一种结合低秩表示和图像融合的高光谱图像降维方法，包含如下步骤变换数据空间；显著性检测；计算相似度；融合相似波段；得到融合数据；恢复图像数据。本发明能够有效地减少高光谱图像的波段数，实现对高光谱图像的降维，同时能去除大量的冗余信息，提高高光谱图像的分类效率，因此具有较高的使用价值。

主权项

一种结合低秩表示和图像融合的高光谱图像降维方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，将给定的高光谱图像X转换成空间光谱联合的二维矩阵D；步骤2，采用低秩表示对高光谱图像X的空间光谱联合的二维矩阵D进行显著性检测，将二维矩阵D分解成一个低秩矩阵L＝AZ和一个稀疏矩阵E；步骤3，对于低秩矩阵L＝[l1,l2,…,lb]T中的每个波段li,i＝1,…,b，计算其与其他各波段之间的差异性，将差异性最小的波段与波段li视为一对最相似波段，从而得到对最相似波段，b是高光谱图像X的波段数；步骤4，对每一对最相似波段，采用绝对值选大法的融合规则对最相似波段的对应的低秩系数进行融合，得到新的低秩系数矩阵Zd，同样采用绝对值选大法的融合规则对最相似波段对应的稀疏矩阵进行融合，得到新的稀疏矩阵Ed；步骤5，根据新的低秩系数矩阵Zd和新的稀疏矩阵Ed，利用低秩模型重构新的空间光谱联合的二维矩阵Dd；步骤6，根据步骤1的逆变换将新的空间光谱联合的二维矩阵Dd转化为新的高光谱图像。