專利名稱：高光譜圖像的模擬方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像模擬方法，特別是一種針對(duì)高光譜圖像的模擬方法。
背景技術(shù)：
隨著遙感科學(xué)的日新月異，地物探測(cè)向著多尺度、多光譜甚至是超光譜方向發(fā)展， 過(guò)去的寬波段成像往往不能滿足各種地物目標(biāo)探測(cè)和相關(guān)特征研究的需要，因此迫切需要大量高光譜的遙感影像作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。然而由于受到大氣影像和探測(cè)器觀測(cè)條件等方面的限制，無(wú)法獲得足夠數(shù)量和精度的遙感圖像。為此圖像模擬技術(shù)得到了快速發(fā)展。現(xiàn)有的光學(xué)圖像模擬方法主要有兩種，一是利用高光譜分辨率圖像作為數(shù)據(jù)源， 將數(shù)據(jù)源覆蓋范圍內(nèi)的光譜段進(jìn)行重新的細(xì)化分，進(jìn)而獲取具有新的波段范圍的模擬圖像，如葉澤田等用機(jī)載高光譜圖像模擬星載寬光譜圖像，陳方等采用多光譜遙感圖像和光譜數(shù)據(jù)庫(kù)，將寬光譜細(xì)分得到高光譜圖像。二是利用一系列的生物、物理、大氣模型進(jìn)行耦合運(yùn)算，計(jì)算新的模擬數(shù)據(jù)，如Verhoef等M利用PROSPECT和GeoSAIL模型計(jì)算葉片的光譜反射率、單葉片的透射率及地表狀況等參數(shù)，再通過(guò)M0DTRAN4模型加入大氣影響模擬出傳感器接收到的圖像。前一類的模擬方法將模擬的數(shù)據(jù)源局限于獲取數(shù)量相對(duì)較少、獲取的條件與成本相對(duì)較高的高光譜圖像上，后一類模擬方法的模擬計(jì)算復(fù)雜度很高，只能在理論上計(jì)算一定數(shù)量模擬數(shù)據(jù)，難以生成可視的模擬圖像。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種高光譜圖像的模擬方法，要解決現(xiàn)有獲取高光譜圖像原始數(shù)據(jù)成本高和模擬計(jì)算復(fù)雜度高的技術(shù)問(wèn)題；運(yùn)用本方法可通過(guò)可見(jiàn)光圖像和少量分類光譜對(duì)高光譜圖像進(jìn)行模擬，實(shí)現(xiàn)高精度的高光譜模擬圖像。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案一種高光譜圖像的模擬方法，由圖像分類、類內(nèi)灰度分析和光譜重采樣三個(gè)過(guò)程組成，具體步驟如下步驟一拍攝可見(jiàn)光圖像。步驟二 對(duì)所拍攝的圖像依照?qǐng)D像中不同的地物進(jìn)行分類，得到相應(yīng)的分類圖。步驟三對(duì)得到的分類圖進(jìn)行類內(nèi)灰度分析，對(duì)每一分類中的所有像元在紅(R)、 綠(G)、藍(lán)(B)三個(gè)波段的灰度值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到每個(gè)像元在紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)三個(gè)波段的權(quán)重系數(shù)。步驟四經(jīng)過(guò)類內(nèi)灰度分析得到的權(quán)重系數(shù)結(jié)合采樣函數(shù)對(duì)圖像分類光譜進(jìn)行光譜重采樣，形成新的光譜數(shù)據(jù)。步驟五將新的光譜值映射到每個(gè)波段的圖像對(duì)應(yīng)像元的灰度值，生成模擬的高光譜圖像。對(duì)得到的分類圖進(jìn)行類內(nèi)灰度分析，所述類內(nèi)灰度分析具體分析步驟如下步驟一從分類圖中，找出某一類別的所有像元。步驟二 這里設(shè)定某一分類中所有像元經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)，得到灰度均值和灰度分布方差，首先根據(jù)灰度均值和灰度分布方差確定權(quán)重系數(shù)的范圍。步驟四計(jì)算在紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)三個(gè)波段中每個(gè)元素的權(quán)重系數(shù)。經(jīng)過(guò)類內(nèi)灰度分析得到的權(quán)重系數(shù)結(jié)合采樣函數(shù)對(duì)圖像分類光譜進(jìn)行光譜重采樣，所述光譜重采樣的具體步驟如下步驟一將在紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)三個(gè)波段中每個(gè)元素的權(quán)重系數(shù)應(yīng)用到全波段光譜中。步驟二 將三個(gè)波段的權(quán)重系數(shù)設(shè)定在三個(gè)中心波長(zhǎng)的位置，其余波段的權(quán)重值由三角函數(shù)確定，結(jié)合權(quán)重系數(shù)和三角函數(shù)定義采樣函數(shù)。步驟三對(duì)圖像分類光譜進(jìn)行單波段重采樣后，重新生成了單波段的新模擬光譜數(shù)據(jù)。所述分類光譜為分類地物的光譜，采用野外地物光譜儀對(duì)分類地物進(jìn)行實(shí)地的測(cè)量，獲得該類地物的光譜輻亮度數(shù)據(jù)和光譜反射率數(shù)據(jù)或采用地物光譜數(shù)據(jù)庫(kù)中相應(yīng)地物種類的光譜作為分類地物光譜。所述光譜值映射到灰度值的映射方式采用線性或非線性方式。與現(xiàn)有技術(shù)相比本發(fā)明具有以下特點(diǎn)和有益效果高光譜圖像的模擬是獲取和研究地物光譜特征的一種高效手段。例如在地物光者目標(biāo)的光譜特征與分布特征的研究中，夠可以采用模擬手段實(shí)現(xiàn)特征研究。減少了由于設(shè)備、探測(cè)條件和成本等實(shí)地高光譜探測(cè)方面的限制。在地面測(cè)量與空中測(cè)量數(shù)據(jù)間相關(guān)性的研究中，通過(guò)該方法可以獲得大量的高光譜圖像和數(shù)據(jù)來(lái)支持以上的研究。大幅提高了數(shù)據(jù)獲取效率，降低研究成本。I、本發(fā)明對(duì)原始數(shù)據(jù)的要求少，只需要可見(jiàn)光圖像和根據(jù)典型的地物進(jìn)行分類的光譜數(shù)據(jù)，進(jìn)行高光譜圖像模擬，降低了獲取高光譜圖像的成本和探測(cè)條件的諸多限制。2、本發(fā)明的模擬方法整個(gè)計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)便，模擬效果好、精度高，經(jīng)模擬與實(shí)測(cè)光譜對(duì)比，差別小于10%。3、本發(fā)明適用范圍廣，不僅適用于高光譜圖像模擬、仿真、探測(cè)器模擬驗(yàn)證、目標(biāo)特征研究，還適用于多光譜和超高光譜的圖像模擬。


下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。圖I是本發(fā)明基于可見(jiàn)光圖像的高光譜圖像模擬流程圖。圖2是本發(fā)明中的類內(nèi)灰度分析流程圖。圖3是本發(fā)明中的光譜重采樣示意圖。圖4是本發(fā)明的三角函數(shù)示意圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明的進(jìn)行詳細(xì)的描述。參見(jiàn)圖I所示，本發(fā)明基于可見(jiàn)光圖像的高光譜圖像模擬流程圖。這種高光譜圖像的模擬方法，由圖像分類、類內(nèi)灰度分析和光譜重采樣三個(gè)過(guò)程組成，具體步驟如下步驟一拍攝可見(jiàn)光圖像。步驟二 根據(jù)所拍攝的可見(jiàn)光圖像，對(duì)所拍攝的圖像依照?qǐng)D像中不同的地物進(jìn)行分類，得到相應(yīng)的分類圖。
步驟三對(duì)得到的分類圖進(jìn)行類內(nèi)灰度分析，對(duì)每一分類中的所有像元在紅(R)、 綠(G)、藍(lán)(B)三個(gè)波段的灰度值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到每個(gè)像元在紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)三個(gè)波段的權(quán)重系數(shù)。步驟四經(jīng)過(guò)類內(nèi)灰度分析得到的權(quán)重系數(shù)結(jié)合采樣函數(shù)對(duì)圖像分類光譜進(jìn)行光譜重采樣，形成新的光譜數(shù)據(jù)。步驟五將新的光譜值映射到每個(gè)波段的圖像對(duì)應(yīng)像元的灰度值，生成模擬的高光譜圖像。所述分類光譜為分類地物的光譜，可以采用野外地物光譜儀(美國(guó)ASD公司的 FieldSpec3-Hi-Res產(chǎn)品和配套白板)對(duì)分類地物進(jìn)行實(shí)地的測(cè)量，獲得該類地物的光譜輻亮度數(shù)據(jù)和光譜反射率數(shù)據(jù)。也可選用地物光譜數(shù)據(jù)庫(kù)中相應(yīng)地物種類的光譜作為分類地物光譜。參見(jiàn)圖2所示，本發(fā)明中的類內(nèi)灰度分析流程圖。對(duì)得到的分類圖進(jìn)行類內(nèi)灰度分析，所述類內(nèi)灰度分析具體分析步驟如下步驟一從分類圖中，找出某一類別的所有像元。步驟二 這里設(shè)定某一分類中所有像元經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)，得到灰度均值
權(quán)利要求
1.一種高光譜圖像的模擬方法，其特征在于由圖像分類、類內(nèi)灰度分析和光譜重采樣三個(gè)過(guò)程組成，具體步驟如下步驟一拍攝可見(jiàn)光圖像；步驟二 根據(jù)所拍攝的可見(jiàn)光圖像，對(duì)所拍攝的圖像依照?qǐng)D像中不同的地物進(jìn)行分類， 得到相應(yīng)的分類圖；步驟三對(duì)得到的分類圖進(jìn)行類內(nèi)灰度分析，對(duì)每一分類中的所有像元在紅(R)、綠 (G)、藍(lán)(B)三個(gè)波段的灰度值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到每個(gè)像元在紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)三個(gè)波段的權(quán)重系數(shù)；步驟四經(jīng)過(guò)類內(nèi)灰度分析得到的權(quán)重系數(shù)結(jié)合采樣函數(shù)對(duì)圖像分類光譜進(jìn)行光譜重采樣，形成新的光譜數(shù)據(jù)；步驟五將新的光譜值映射到每個(gè)波段的圖像對(duì)應(yīng)像元的灰度值，生成模擬的高光譜圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的高光譜圖像的模擬方法，其特征在于對(duì)得到的分類圖進(jìn)行類內(nèi)灰度分析，所述類內(nèi)灰度分析具體分析步驟如下步驟一從分類圖中，找出某一類別的所有像元；步驟二 這里設(shè)定某一分類中所有像元經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)，得到灰度均值和灰度分布方差，首先根據(jù)灰度均值和灰度分布方差確定權(quán)重系數(shù)的范圍；步驟四計(jì)算在紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B )三個(gè)波段中每個(gè)元素的權(quán)重系數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的高光譜圖像的模擬方法，其特征在于經(jīng)過(guò)類內(nèi)灰度分析得到的權(quán)重系數(shù)結(jié)合采樣函數(shù)對(duì)圖像分類光譜進(jìn)行光譜重采樣，所述光譜重采樣的具體步驟如下步驟一將在紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)三個(gè)波段中每個(gè)元素的權(quán)重系數(shù)應(yīng)用到全波段光譜中；步驟二 將三個(gè)波段的權(quán)重系數(shù)設(shè)定在三個(gè)中心波長(zhǎng)的位置，其余波段的權(quán)重值由三角函數(shù)確定，結(jié)合權(quán)重系數(shù)和三角函數(shù)定義采樣函數(shù)；步驟三對(duì)圖像分類光譜進(jìn)行單波段重采樣后，重新生成了單波段的新模擬光譜數(shù)據(jù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的高光譜圖像的模擬方法，其特征在于所述分類光譜為分類地物的光譜，采用野外地物光譜儀對(duì)分類地物進(jìn)行實(shí)地的測(cè)量，獲得該類地物的光譜輻亮度數(shù)據(jù)和光譜反射率數(shù)據(jù)或采用地物光譜數(shù)據(jù)庫(kù)中相應(yīng)地物種類的光譜作為分類地物光-i'Tfe P曰。
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的高光譜圖像的模擬方法，其特征在于所述光譜值映射到灰度值的映射方式采用線性或非線性方式。
全文摘要
一種高光譜圖像的模擬方法，其由圖像分類、類內(nèi)灰度分析和光譜重采樣三個(gè)過(guò)程組成，步驟如下拍攝可見(jiàn)光圖像；對(duì)所拍攝的圖像依照?qǐng)D像中不同的地物進(jìn)行分類，得到相應(yīng)的分類圖；對(duì)得到的分類圖進(jìn)行類內(nèi)灰度分析，對(duì)每一分類中的所有像元在紅、綠、藍(lán)三個(gè)波段的灰度值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到每個(gè)像元在紅、綠、藍(lán)三個(gè)波段的權(quán)重系數(shù)；經(jīng)過(guò)類內(nèi)灰度分析得到的權(quán)重系數(shù)結(jié)合采樣函數(shù)對(duì)圖像分類光譜進(jìn)行光譜重采樣，形成新的光譜數(shù)據(jù)。本發(fā)明降低了獲取高光譜圖像的成本和探測(cè)條件的諸多限制，計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)便，模擬效果好、精度高，不僅適用于高光譜圖像模擬、仿真、探測(cè)器模擬驗(yàn)證、目標(biāo)特征研究，還適用于多光譜和超高光譜的圖像模擬。
文檔編號(hào)G06T11/00GK102609963SQ20121001550
公開(kāi)日2012年7月25日 申請(qǐng)日期2012年1月18日 優(yōu)先權(quán)日2012年1月18日
發(fā)明者余松林, 林偉, 王吉遠(yuǎn), 蘇榮華, 陳玉華 申請(qǐng)人:中國(guó)人民解放軍61517部隊(duì)