[发明专利]一种基于地物类别分类冗余字典的成像光谱图像稀疏表示方法

摘要

本发明公开一种基于地物类别分类冗余字典的成像光谱图像稀疏表示方法，包括K‑means、基于K‑SVD的分类冗余字典训练，和成像光谱图像的全波段稀疏表示。通过非监督K‑means聚类，将成像光谱图像的信息按地物类别分成相应子集，通过分类字典稀疏分解成像光谱图像，在保证了稀疏性的前提下，提高了重建图像所有波段的信息质量。充分利用了光谱图像相同地物类别光谱曲线相似的特点，避免了错误信息的引入，保证了重建光谱图像的质量，有效避免了各波段独立进行产生的光谱失真问题。

主权项

1.一种基于地物类别分类冗余字典的成像光谱图像稀疏表示方法，由成像光谱仪完成成像光谱数据的采集，并将待处理图像的光学信号转化为数字图像信号，存储于采集设备存储器中；通过USB、红外接口读入图像，在处理器中进行基于地物类别分类冗余字典的成像光谱图像稀疏分解；其特征在于：包括以下步骤：步骤1，计算机从存储设备读入成像光谱图像作为训练数据，整个图像用一个三维数组X的形式进行表示；步骤2，对训练数据进行K‑means聚类，将成像光谱图像数据按地物信息添加分类标签；步骤3，使用训练成像光谱图像数据训练冗余字典；步骤3.1，由成像光谱图像数据地物信息分类标签信息划分单一地物区域与混合地物区域；步骤3.2，使用单一地物区域图像分类训练冗余字典；步骤4，对需处理的成像光谱图像进行稀疏分解；步骤4.1，对需处理的成像光谱图像进行KNN，将处理数据分类，添加分类标签；步骤4.2，根据分类标签对单一地物区域与混合地物区域对图像分别处理，分别使用单类字典与双字典稀疏分解；步骤5，成像光谱图像稀疏系数输出到缓存器，用于后续的分析和应用；步骤6，以上操作结束后，关闭成像光谱图像文件。