一种高光谱图像角点检测方法与系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于角点检测领域，尤其涉及一种高光谱图像角点检测方法与系统。
【背景技术】
[0002] 近年来高光谱图像在很多领域都有着广泛的应用，包括遥感、机器视觉、人工智 能、医学、天文学等。与灰度图像和彩色图像不同的是，高光谱图像是由可见光、近红外、短 波红外、中波红外、热红外等多个波段的图像叠加而成。因此，高光谱图像能够比灰度图像 和彩色图像提供更多的信息。特征提取是一种常见的图像分析的方法，然而现有的高光谱 图像的特征提取方法还不成熟，主要是提取高光谱图像的全局特征，即将整个图像中的所 有目标作为一个整体，但是全局特征提取不能解决较为复杂的目标识别和分割问题。
[0003] 图像的局部特征是能够区别一个物体与另一个物体的重要特征，特别是对于机器 视觉认知来说，这是十分重要的。而角点则是十分常见的局部特征之一，通常意义上，角点 是指图像中灰度变化剧烈的点或者图像中轮廓边界的相交点。角点反映了图像中的关键信 息，对于图像的理解和分析有很重要的作用。尤其是Harris角点，因为对旋转和灰度变化 具有不变性，而且原理简单，所以应用十分广泛。
[0004] 关于图像局部特征的研究可以追溯到20世纪70年代。1977年Moravec提出了角 点特征，通过灰度自相关函数来考虑一个像素和其邻域像素的相似性，但Moravec角点检 测有很多局限性，如不具备旋转不变性等等。1988年Harris在Moravec的基础上用微分 算子代替了亮度块方向的移动，构建了带有结构信息的二阶矩矩阵。通过该矩阵的行列式 及直迹来计算各个点的响应值，在给定的一邻域中局部最大值点，即为对应的角点。Harris 角点检测算法具有对旋转和灰度变化的不变性，而且检测率高于Moravec角点，所以被广 泛应用。而Mikolajczyk和Schmid借助尺度的概念，提出了 Harris-Laplacian检测算子 和Harris-Affine检测算子。Harris-Laplacian检测算子将Harris角点检测算子与高斯 尺度空间相结合，利用Lindeberg提出的通过迭代估计仿射不变性邻域的思想，给角点特 征增加了尺度不变性。Harris-AfTine检测算子能自动检测仿射变换下的图像特征，具有 仿射不变性。2011年，S. Z. Shen等人提出了一种快速自适应的Harris角点检测算法，通过 设置自适应的角点响应阈值，克服了之前由于角点响应的阈值的不确定而造成的特征点遗 漏或者提取错误的问题。之后Y. H. Yang等人在Harris角点原有算法的基础上，提出了用 B-样条函数代替高斯函数对图像进行平滑，提高了角点提取的准确性。
[0005] 2003年，Ivan Laptev等人提出了视频图像的时空Harris角点检测算法，考虑了 时域的情况，实现了从空域角点到时空域角点的扩展。
[0006] 然而，现有的Harris角点检测方法都是针对灰度图像或视频图像的，没有用于高 光谱图像的Harris角点检测方法；即现有的高光谱图像分析方法还存在不足，不能很好的 获取高光谱图像的关键信息。
【发明内容】
[0007] 本发明所要解决的技术问题在于提供一种高光谱图像角点检测方法与系统，旨在 解决目前的Harris角点检测方法只能用于灰度图像或视频图像而不能用于高光谱图像的 问题，提高了高光谱图像模式识别效果。
[0008] 本发明是这样实现的，一种高光谱图像角点检测方法，所述方法包括下述步骤：
[0009] 步骤A，构造关于高光谱图像f (X，y, z)中的某点p。和其邻域上的点p ^勺加权相 关性函数；
[0010] 步骤B，根据所述加权相关性函数构造一个角点响应函数；
[0011] 步骤C，根据所述角点响应函数计算所述高光谱图像f (X，y, z)中的某点P。的 Harris角点响应值和其邻域上所有点的Harris角点响应值；
[0012] 步骤D，若所述高光谱图像f (X，y, z)中的某点p。的Harris角点响应值大于其邻 域上所有点的Harris角点响应值，则该点p。即为所述高光谱图像f (X，y, z)的Harris角 点。
[0013] 进一步地，所述加权相关性函数为：
[0014]
；
[0015] 其中，点p。是高光谱图像f (X，y, Z)中的一个像素，其坐标为（X，y, z)，f (X，y, Z)为 点P。对应的像素值；点P丨坐标为（X+ Λ X，y+ Λ y, z+ Λ z)，f (X+ Λ X，y+ Λ y, z+ Λ z)为 点Pjt应的像素值；
[0016] 窗函数ω (X，y，Z)采用高斯加权函数，如下所示：
[0017]
[0018] 而由上式可得：
[0019]
[0020] 其中，σ为高斯函数的尺度因子；
[0021] #为卷积运算符号，1为窗函数沿X方向移动的长度，m为窗函数沿y方向移动的 长度，r为窗函数沿z方向移动的长度，I = 1，m = 1，r = 1。
[0022] 进一步地，所述加权相关性函数中
'即：
[0023]
[0024] 而，
[0025]
[0026] 贝 lj，
[0027]
[0028] 其中，
[0029]
[0030] 式中，fx, fy,仁分别表示图像f (X，y, Z)在X，y, Z三个方向上的梯度，即
[0031]
[0032]
[0033]
[0034] 上式中，ω表示高斯加权函数ω (X，y, z)，_为卷积符号，A、B、C、D、E、F分别对应 矩阵M的各个元素。
[0035] 进一步地，所述角点响应函数为：
[0036] R = det (M) -k (trace (M))3= (ABC+2DEF-BE 2-AF2-CD2) -k (A+B+C)3;
[0037] 其中，k = 0. 04, k为经验常数；det (M)表示矩阵M的行列式，trace (M)表示矩阵 M的迹，其表达式如下：
[0038] det (M) = λ 丨 λ 2 λ 3= ABC+2DEF-BE 2-AF2_CD2
[0039] trace (M) = λ 丄+λ 2+λ 3= A+B+C
[0040] 其中，λ1Ν λ2、λ3分别为矩阵M的特征值。
[0041] 进一步地，所述fx, fy,仁由如下公式计算：
[0042]
[0043]
[0044]
[0045] 式中，Rx、Ry、艮分别为水平、垂直、光谱三个方向的梯度算子，且大小均为5*5*5， ?为卷积符号；
[0046] 其中，水平梯度算子艮（:，：，3)表达式如下，艮的其他位置均为0: CN 105139412 A I兄明书 4/12 页
[0047]
[0048] 垂直梯度算子Ry (:，：，3)表达式如下，&的其他位置均为0 :
[0049]
[0050] 光谱方向的梯度算子Rz (3, 3,：）表达式如下，&的其他位置均为0 :
[0051] 八):(3'3':) = ^[0 -10 1 0] 〇[0052] 进一步地，矩阵M由如下公式计算：
[0053] ：
[0054]
[0055] fxy= f x * fy, fyz= f y * fz, fxz= f x · fz;
[0056] ω (x, y, z)为高斯加权函数，σ为高斯函数的尺度因子，σ = 1。
[0057] 本发明还提供了一种高光谱图像角点检测系统，所述系统包括：加权相关性函数 构造模块、角点响应函数构造模块、角点响应值计算模块、角点判断模块；其中：
[0058] 加权相关性函数构造模块用于构造关于高光谱图像f (X，y, z)中的某点p。和其邻 域上的点P1的加权相关性函数；
[0059] 角点响应函数构造模块用于根据所述加权相关性函数构造一个角点响应函数；
[0060] 角点响应值计算模块用于根据所述角点响应函数计算所述高光谱图像f (X，y, z) 中的某点Pc的Harris角点响应值和其邻域上所有点的Harris角点响应值；
[0061] 角点判断模块用于判断某点p。是否为所述高光谱图像f (X，y, z)的Harris角点， 若所述高光谱图像f(x, y, z)中的某点p。的Harris角点响应值大于其邻域上所有点的 Harris角点响应值，则该点p。即为Harris角点。
[0062] 进一步地，所述加权相关性函数为：
[0063]
[0064] 其中，点P。是高光谱图像f (X，y, Z)中的一个像素，其坐标为（X，y, z)，f (X，y, Z)为 点P。对应的像素值；点P丨坐标为（χ+ Λ x, y+ Λ y, ζ+ Λ z)，f (χ+ Λ x, y+ Λ y, ζ+ Λ z)为 点Pjt应的像素值；
[0065] 窗函数ω (X，y，z)采用高斯加权函数，如下所示：
[0066]
[0067] 而由上式可得：
[0068]
[0069] 其中，σ为高斯函数的尺度因子；
[0070] 璆为卷积运算符号，1为窗函数沿X方向移动的长度，m为窗函数沿y方向移动的 长度，r为窗函数沿z方向移动的长度，I = 1，m = 1，r = 1。
[0071] 进一步地，所述加权相关性函数中
即：
[0072]
[0073] 而，
[0074]
[0075] 则，
[0079] 式中，fx, fy,仁分别表示图像f (X，y, z)在X，y, z三个方向上的梯度，即
[0076]
[0077]
[0078]
[0080]
[0081]
[0082]
[0083] 上式中，ω表示高斯加权函数ω (x，y，z)，#为卷积符号，六、8、(：、03、？分别对应 矩阵M的各个元素。
[0084] 进一步地，所述角点响应函数为：
[0085] R = det (M) -k (trace (M))3= (ABC+2DEF-BE 2-AF2-CD2) -k (A+B+C)3;