高光谱图像处理方法、装置、系统、电子设备及存储介质与流程

1.本发明涉及图像处理领域，具体而言，本发明涉及一种高光谱图像处理方法、装置、系统、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.高光谱遥感技术是在成像光谱学基础上发展而来的一种光学遥感技术，能实现空间信息、光谱信息和辐射信息的综合观测。星载高光谱成像仪正是在这一技术基础上发展而来的空间载荷，其输出的图像数据为二维的像素矩阵，其中一个维度为空间维信息，另一个维度为光谱维信息，星载高光谱成像仪通过推扫成像获取另一个方向的空间维度的信息，星载高光谱成像仪最终生成的图像为三维的数据立方体。
3.现有技术中，对于高光谱成像仪输出的高光谱图像，通常不进行任何处理，这样可能导致高光谱图像数据量大，且其中无用的图像数据较多。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题是提供一种高光谱图像处理方法、装置、系统、电子设备及存储介质，旨在解决高光谱图像的数据量大，且其中无用的图像数据较多的问题。
5.第一方面，本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种高光谱图像处理方法，该方法包括：
6.获取待处理高光谱图像，上述待处理高光谱图像为通过星载高光谱成像仪获取的图像；
7.提取待处理高光谱图像的光谱特征；
8.根据光谱特征和设定条件，过滤掉待处理高光谱图像中不满足设定条件的光谱特征，得到目标高光谱图像。
9.本发明的有益效果是：由于不同的物质对应不同的光谱特征，则对于待处理高光谱图像，可以根据待处理高光谱图像的光谱特征，过滤掉待处理高光谱图像中不满足设定条件的光谱特征，以使得目标高光谱图像中不包含无用信息(不满足设定条件的光谱特征)，提高获取有用的高光谱图像的效率。
10.在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
11.进一步，上述设定条件为设定光谱段，上述根据光谱特征和设定条件，过滤掉待处理高光谱图像中不满足设定条件的光谱特征，得到目标高光谱图像，包括：
12.根据光谱特征和设定光谱段，过滤掉光谱特征中与设定光谱段不对应的光谱特征，得到设定光谱段对应的光谱特征；
13.根据设定光谱段对应的光谱特征，确定目标高光谱图像。
14.采用上述进一步方案的有益效果是，由于不同的物质对应不同光谱段的光谱特征，则可基于设定的光谱段，过滤掉光谱特征中与设定光谱段不对应的光谱特征，以过滤掉待处理高光谱图像中的无用信息，使得待处理高光谱图像中的无用信息过滤的更加准确，
并且还减少高光谱图像的信息量。
15.进一步，该方法还包括：
16.将待处理高光谱图像的光谱特征和预先存储的各物质对应的光谱特征进行特征匹配，确定待处理高光谱图像对应的识别结果；
17.根据识别结果，调整高光谱成像仪的工作模式或成像参数中的至少一项。
18.采用上述进一步方案的有益效果是，通过将待处理高光谱图像的光谱特征和预先存储的各物质对应的光谱特征进行特征匹配，可以确定出待处理高光谱图像的识别结果，不同的识别结果可以对应不同的工作模式或成像参数，则基于识别结果可以对高光谱成像仪的工作模式或成像参数中的至少一项进行调整，以使得高光谱成像仪基于调整后的工作模式或成像参数输出的高光谱图像更加符合实际需求。
19.进一步，上述提取待处理高光谱图像的光谱特征，包括：
20.对待处理高光谱图像进行预处理，得到预处理后的高光谱图像；
21.提取预处理后的高光谱图像的光谱特征。
22.采用上述进一步方案的有益效果是，在对待处理高光谱图像进行特征提取之前，先对待处理高光谱图像进行预处理，以减少待处理高光谱图像中的噪声，使得提取的光谱特征更加准确。
23.进一步，上述预处理包括异常像元剔除、亮度不一致性校正、辐射标定或光谱标定中的至少一项；
24.若上述预处理包括异常像元剔除、亮度不一致性校正、辐射标定和光谱标定，对待处理高光谱图像进行预处理，得到预处理后的高光谱图像，包括：
25.若待处理高光谱图像中包括异常像元子图像，根据待处理高光谱图像中的非异常像元子图像对异常像元子图像进行修正处理，得到第一图像；
26.调整第一图像中各像素点的亮度值，得到第二图像；
27.对第二图像进行辐射标定处理，得到第三图像；
28.对第三图像进行光谱标定处理，得到预处理后的高光谱图像。
29.采用上述进一步方案的有益效果是，对从各个方面对待处理高光谱图像进行预处理，可使得预处理后的高光谱图像中的噪声更少，信噪比更高，进而使得最终得到的目标高光谱图像中的无用信息越少，图像质量越高。
30.进一步，在得到目标高光谱图像之后，该方法还包括：
31.将目标高光谱图像传输至地面的图像接收设备。
32.采用上述进一步方案的有益效果是，在将目标高光谱图像传输至地面的图像接收设备时，由于目标高光谱图像是经过无用信息过滤的高光谱图像，可使得传输的无用信息减少，即传输的数据量减少，从而提高了传输效率。
33.第二方面，本发明为了解决上述技术问题还提供了一种高光谱图像处理装置，该装置包括：
34.图像获取模块，用于获取待处理高光谱图像，所述待处理高光谱图像为通过星载高光谱成像仪获取的图像；
35.特征提取模块，用于提取所述待处理高光谱图像的光谱特征；
36.图像处理模块，用于根据所述光谱特征和设定条件，过滤掉所述待处理高光谱图
像中不满足所述设定条件的光谱特征，得到目标高光谱图像。
37.第三方面，本发明为了解决上述技术问题还提供了一种电子设备，该电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行该计算机程序时实现本技术的高光谱图像处理方法。
38.第四方面，本发明为了解决上述技术问题还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本技术的高光谱图像处理方法。
39.本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。
附图说明
40.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对本发明实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
41.图1为本发明一个实施例提供的一种高光谱图像处理系统的结构示意图；
42.图2为本发明一个实施例提供的一种高光谱图像处理方法的流程示意图；
43.图3为本发明又一个实施例提供的一种高光谱图像处理系统的结构示意图；
44.图4为本发明一个实施例提供的一种高光谱图像处理装置的结构示意图；
45.图5为本发明一个实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
46.以下对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
47.下面以具体实施例对本发明的技术方案以及本发明的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本发明的实施例进行描述。
48.为了便于理解，在本发明的一实施例中，首先对图1所示的高光谱图像处理系统进行说明，上述高光谱图形处理系统可用于任何需要过滤高光谱图像中的无用信息的场景，可以应用在农业，生态，石油和天然气，大气研究等领域。
49.如图1所示的高光谱图像处理系统，该处理系统为基于zynq芯片的系统，上述zynq芯片包括可编程逻辑pl端和处理器ps端；
50.上述pl端和ps端通过总线进行通信；
51.上述pl端包括过滤单元，上述ps端包括特征提取单元；
52.上述ps端，用于接收通过星载高光谱成像仪采集的待处理高光谱图像；
53.上述特征提取单元，用于提取待处理高光谱图像的光谱特征；
54.上述过滤单元，用于根据光谱特征，过滤待处理高光谱图像中的光谱特征，得到目标高光谱图像。
55.其中，ps(processing system)端，包含arm的硬核，pl(programmable logic)端，包含可反复配置的fpga资源。在本发明的方案中，需要大量计算和硬件加速的过滤处理过程在pl端完成，光谱特征提取在ps端实现。
56.本发明采用zynq芯片，可使得光谱识别算法配置灵活，能快速适应不同的目标。zynq的异构芯片包括arm处理器的ps端，相比于传统fpga(field-programmable gate array)芯片，fpga芯片在进行算法配置时，通常需要重新加载配置，进行上下电，而zynq芯片的ps端的只需要通过can总线更新算法以及参数即可，通用性更强，且zynq芯片的arm处理器在逻辑控制方面更强，使得灵活多变的算法不占用硬件的可编程逻辑资源。
57.可选的，ps端和pl端可通过zynq芯片内部的axi总线进行数据交互。比如，pl端可将待处理高光谱图像通过axi总线发送给ps端进行光谱特征的提取。
58.可选的，上述pl端还包括预处理单元，预处理单元，用于对待处理高光谱图像进行预处理，得到预处理后的高光谱图像；特征提取单元在提取待处理高光谱图像的光谱特征时，具体用于，提取预处理后的高光谱图像的光谱特征。预处理单元需要对待处理高光谱图像进行大量的计算，因此设置在了pl端，以提升处理效率。
59.可选的，上述预处理可以包括异常像元剔除、亮度不一致性校正、辐射标定或光谱标定中的至少一项。基于上述几种预处理方式，具体如何对待处理高光谱图像进行预处理将在下文具体描述，在此不再赘述。
60.可选的，上述特征提取单元还用于，将待处理高光谱图像的光谱特征和预先存储的各物质对应的光谱特征进行特征匹配，确定待处理高光谱图像对应的识别结果；
61.上述ps端还包括调整单元，上述调整单元，用于根据识别结果，调整高光谱成像仪的工作模式或成像参数中的至少一项。
62.通过将待处理高光谱图像的光谱特征和预先存储的各物质对应的光谱特征进行特征匹配，可以确定出待处理高光谱图像的识别结果，不同的识别结果可以对应不同的工作模式或成像参数，则基于识别结果可以对高光谱成像仪的工作模式或成像参数中的至少一项进行调整，以使得高光谱成像仪基于调整后的工作模式或成像参数输出的高光谱图像更加符合实际需求。具体如何基于识别结果调整高光谱成像仪的工作模式或成像参数中的至少一项将在下文具体描述，在此不再赘述。
63.上述通过高光谱处理系统得到的目标高光谱图像可传给位于地面的图像接收设备，通过图像接收设备对目标高光谱图像进行展示，以使在地面用户可以对该目标高光谱图像进行进一步的处理。
64.本发明实施例还提供了一种可能的实现方式，如图2所示，提供了一种高光谱图像处理方法的流程图，该方案可以由处理器(比如，上述zynq芯片)执行，为描述方便，下面将以处理器作为执行主体为例对本发明实施例提供的方法进行说明，如图2中所示的流程图，该方法可以包括以下步骤：
65.步骤s110，获取待处理高光谱图像，上述待处理高光谱图像为通过星载高光谱成像仪获取的图像。
66.步骤s120，提取待处理高光谱图像的光谱特征。
67.步骤s130，根据光谱特征和设定条件，过滤掉待处理高光谱图像中不满足设定条件的光谱特征，得到目标高光谱图像。
68.通过本发明的方法，由于不同的物质对应不同的光谱特征，则对于待处理高光谱图像，可以根据待处理高光谱图像的光谱特征，过滤掉待处理高光谱图像中不满足设定条件的光谱特征，以使得目标高光谱图像中不包含无用信息，提高目标高光谱图像的图像质
量。
69.下面结合以下具体的实施例，对本发明的方案进行进一步的说明，在该实施例中，该高光谱图像处理方法可以包括以下步骤：
70.步骤s110，获取待处理高光谱图像，上述待处理高光谱图像为通过星载高光谱成像仪获取的图像。
71.其中，该待处理高光谱图像可以是每隔设定时间间隔所对应获取的一张高光谱图像，也可以是从高光谱成像仪在一段设定时长内生成的多张高光谱图像中，随机选择的一张高光谱图像，本发明方案中不限定待处理高光谱图像的确定形式，均在本发明方案的保护范围内。高光谱图像指的是光谱分辨率在λ/100数量级范围内的光谱图像。
72.在获取待处理高光谱图像后，可先对该待处理高光谱图像进行预处理，得到预处理后的高光谱图像，通过预处理可以减少待处理高光谱图像中的噪声，再提取预处理后的高光谱图像的光谱特征。上述预处理包括异常像元剔除、亮度不一致性校正、辐射标定或光谱标定中的至少一项。
73.其中，异常像元剔除指的是对待处理高光谱图像中由不能正常工作(异常)的像元所拍摄得到的子图像进行剔除，以避免该异常像元所拍摄的子图像影响整个待处理高光谱图像的后续处理结果。亮度不一致性校正也可以称为非均匀校正，通过亮度不一致性校正可消除图像中不同的像素点之间的亮度差异性，校正完后的图像的不同像元输出信号值基本相同。
74.辐射标定指的是将高光谱成像仪记录的无量纲的dn值转换成具有实际物理意义的大气顶层辐射亮度或反射率。辐射定标的原理是建立数字量化值与对应视场中辐射亮度值之间的定量关系，通过对待处理高光谱图像进行辐射标定，可以消除高光谱成像仪本身产生的误差。在成像过程中，由于光线、或像差等原因可能造成光谱对应的波长产生偏移，或者，像元的空间位置发生偏移，则可对波长和像元的空间位置进行调整，以使得调整后的高光谱图像不受波长偏移和像元空间位置偏移的影响。
75.其中，上述辐射标定和光谱标定可通过现有技术中的方法实现，在此不再赘述。
76.需要说明的是，上述几个预处理方式的先后执行顺序可以不做限定，考虑到各预处理方式之间的关联关系，比如，先对待处理高光谱图像进行光谱标定，后进行辐射标定，由于在对和像元的空间位置进行调整时，可能改变像元的相对位置关系及光谱信息，所以需要先对待处理高光谱图像进行辐射标定，再进行光谱标定。
77.在本发明的一可选方案中，若预处理包括异常像元剔除、亮度不一致性校正、辐射标定和光谱标定，对待处理高光谱图像进行预处理，得到预处理后的高光谱图像，包括：
78.若待处理高光谱图像中包括异常像元子图像，根据待处理高光谱图像中的非异常像元子图像对异常像元子图像进行修正处理，得到第一图像；
79.调整第一图像中各像素点的亮度值，得到第二图像；
80.对第二图像进行辐射标定处理，得到第三图像；
81.对第三图像进行光谱标定处理，得到预处理后的高光谱图像。
82.其中，上述异常像元子图像指的是异常像元在待处理高光谱图像中对应的图像，相应的，非异常像元子图指的是正常工作的像元在待处理高光谱图像中对应的图像，异常像元子图像和非异常像元子图像均属于待处理高光谱图像的一部分。对于异常像元子图
像，如果一直保留着该异常像元子图像进行光谱特征提取，可能会导致提取的光谱特征不准确，为此，可先基于待处理高光谱图像中的非异常像元子图像(比如，待处理高光谱图像中与异常像元子图像相邻的部分)对异常像元子图像进行处理(比如，填充处理)，使得处理后的异常像元子图变为非异常像元子图。第一图像中不包括异常像元子图像。可以理解的是，如果待处理高光谱图像中不包括异常像元子图像，则不需对待处理高光谱图像进行异常像元剔除处理，对待处理高光谱图像进行的第一项预处理则为亮度不一致性校正。
83.对于亮度不一致性校正，调整第一图像中各像素点的亮度值，得到第二图像，调整后的第二图像的不同像元输出信号值基本相同。在本技术的可选方案中，可采用两点法进行亮度不一致性校正。
84.步骤s120，提取待处理高光谱图像的光谱特征。
85.在本发明的方案中，提取光谱特征的具体方法不做限定，比如，可以是像元纯度指数提取方法或光谱信息散度提取方法中的任一项。
86.不同的物质对应不同的光谱特征，比如，物质a对应的光谱特征为a1，物质b对应的光谱特征为a2。
87.步骤s130，根据光谱特征和设定条件，过滤掉待处理高光谱图像中不满足设定条件的光谱特征，得到目标高光谱图像。
88.其中，设定条件可以基于实际需求设置，比如，可基于所需要查看的物质设置，比如，仅想查看关于物质a的高光谱图像，即目标高光谱图像中可只包括物质a，不包括其他物质，则该设定条件可以是与物质a的光谱特征相匹配的光谱特征，不满足设定条件的光谱特征即为与物质a的光谱特征不匹配的光谱特征，基于该设定条件，可对待处理高光谱图像中信息进行过滤，可有效的过滤掉其中的无用信息，从而可减少目标高光谱图像的信息量。
89.在本发明的可选方案中，由于不同物质的光谱特征对应不同的光谱段，则可将设定条件配置为设定光谱段，比如，设定光谱段为物质a对应的光谱段，则不满足设定条件的光谱特征为与设定光谱段不对应的光谱特征，上述根据光谱特征和设定条件，过滤掉待处理高光谱图像中不满足设定条件的光谱特征，得到目标高光谱图像，包括：
90.根据光谱特征和设定光谱段，过滤掉光谱特征中与设定光谱段不对应的光谱特征，得到设定光谱段对应的光谱特征；
91.根据设定光谱段对应的光谱特征，确定目标高光谱图像。
92.其中，对待处理高光谱图像的光谱特征进行过滤，过滤掉待处理高光谱图像的光谱特征中不是设定光谱段对应的光谱特征，只保留设定光谱段对应的光谱特征，上述设定光谱段可以是一个或多个，即最终保留在目标高光谱图像上的物质可以为一个或多个。如果是多个，则基于多个设定光谱段可以从待处理高光谱图像的光谱特征过滤出这多个设定光谱段中的每个设定光谱段对应的光谱特征。考虑到多个设定光谱段所对应的光谱特征可能是连续的，则可将上述几段光谱特征进行合并，将合并后的光谱特征对应的高光谱图像作为目标高光谱图像。
93.若待处理高光谱图像为在空间获取的高光谱图像，在得到目标高光谱图像之后，可将该目标高光谱图像传输至地面的图像接收设备。由于目标高光谱图像是经过光谱特征过滤的高光谱图像，可使得传输的无用信息减少，即传输的数据量减少，从而提高了传输效率。尤其对于一次性传输大量目标高光谱图像的场景，可使得数据下传率大大提升。
94.现有技术中，对于传输至地面之前的高光谱图像，通常是基于dn值(digital number，数字量化值)对高光谱成像仪的工作模式或成像参数进行调整，主要的调整过程为：如果待处理高光谱图像的dn值大于预设的上限阈值(或小于下限阈值)，则调整工作模式或成像参数。由于现有技术中是从dn值方面来调整工作模式或成像参数，dn值通常被用来描述还没有校准到具有意义单位的像素值，不能体现出高光谱图像中的物质的特征，由此，基于dn值来调整工作模式或成像参数，可能导致调整后的工作模式或成像参数与实际要求不符。
95.在本发明的可选方案中，在提取了待处理高光谱图像的光谱特征之后，还可将待处理高光谱图像的光谱特征和预先存储的各物质对应的光谱特征进行特征匹配，确定待处理高光谱图像对应的识别结果；根据识别结果，调整高光谱成像仪的工作模式或成像参数中的至少一项。
96.其中，预先存储有不同物质对应的光谱特征，则将待处理高光谱图像的光谱特征和预先存储的各物质对应的光谱特征进行特征匹配，可以识别出待处理高光谱图像中包含哪几种物质。上述物质可以是具有不同化学成分的物质，比如，树木、房子、汽车等。如果待处理高光谱图像为在空间获取的高光谱图像，则各物质为对地遥感的目标景物，比如，地面的矿物、农作物、水体、污染源等。
97.不同的物质可以对应不同的工作模式，也可以对应不同的成像参数，工作模式的设置可以基于实际需求配置，比如，物质a对应的工作模式工作模式m1，则如果识别结果表明为物质a，则可将当前的工作模式调整为物质a对应的工作模式m1，以物质a对应的工作模式m1进行图像的采集。
98.通过识别结果还可以反应出待处理高光谱图像中所包含的各物质的光谱特征，从光谱特征的角度来调整工作模式或成像参数，可以使得调整后的工作模式或成像参数更加符合实际需求，比如，对于物质a，其光谱特征在当前的成像参数下对应的图像质量较好，则无论即使该物质a周围的光谱特征所对应的图像质量较差(比如，图像亮度较暗，看不清图像中的内容)，也可以不需要调整当前的成像参数，因为不影响物质a所对应的成像效果。由此，通过识别结果对应的光谱特征来对工作模式或成像参数进行调整，可以更真实的反应遥感图像的应用需求，提升信噪比。
99.上述工作模式指的是高光谱成像仪的工作模式，比如，不同推扫速度对应的工作模式。上述成像参数为影响高光谱成像仪成像质量的参数，比如，积分时间、增益等。
100.可选的，在对工作模式进行调整时，为了避免调整后的工作模式所对应的高光谱图像，与调整前的工作模式对应的高光谱图像之间存在差异，则可基于调整后的工作模式对调整前的高光谱图像进行反向运动补偿，以使高光谱成像仪具有不同的推扫速度。
101.为了更好的说明及理解本发明所提供的方法的原理，下面结合一个可选的具体实施例对本发明的方案进行说明。需要说明的是，该具体实施例中的各步骤的具体实现方式并不应当理解为对于本发明方案的限定，在本发明所提供的方案的原理的基础上，本领域技术人员能够想到的其他实现方式也应视为本发明的保护范围之内。
102.参见图3所示的高光谱图像处理系统的结构示意图，该高光谱智能处理系统为(图3中所示的高光谱载荷智能处理系统)基于zynq芯片的处理系统，包括pl端和ps端，ps端和pl端可通过zynq芯片内部的axi总线进行数据交互。
103.上述pl端包括预处理单元(图3中所示的预处理模块)和过滤单元(图3中所示的谱段抽取/融合)；上述ps端包括特征提取单元(图3中所示的光谱识别)和调整单元(图3中所示的工作模式及成像参数智能调整)。
104.上述高光谱图像处理系统的具体实现流程为：
105.星载高光谱成像仪将生成的待处理高光谱图像通过原始图像传输接口传给pl端的预处理模块，通过该预处理模块对待处理高光谱图像进行预处理，得到预处理后的高光谱图像，上述预处理包括异常像元剔除、亮度不一致性校正、辐射标定和光谱标定，具体如何进行预处理已在前文描述，在此不再赘述。
106.预处理后的高光谱图像通过zynq芯片内部的axi总线传输给ps端的光谱识别模块，通过光谱识别模块提取预处理后的高光谱图像的光谱特征，基于该光谱特征可以进行以下两方面不同的处理：
107.第一方面，将该光谱特征通过axi总线传输pl端的谱段抽取/融合模块，通过谱段抽取/融合模块，基于设定光谱段，过滤掉光谱特征中与设定光谱段不对应的光谱特征，得到设定光谱段对应的光谱特征，对设定光谱段的光谱特征进行合并处理，得到目标高光谱图像，通过处理后图像传输接口传输给数传分系统，以基于数传分系统对目标高光谱图像进行进一步的处理。
108.第二方面，将预处理后的高光谱图像的光谱特征与预存储的各物质对应的光谱特征进行特征匹配，得到预处理后的高光谱图像的识别结果，该识别结果中包括所识别出的物质，以及该物质对应的光谱特征。将该识别结果传输给工作模式及成像参数智能调整模块，通过该模块，基于识别结果，通过can总线将调整指令发送给高光谱成像仪，以使高光谱成像仪基于调整指令调整当前的工作模式和成像参数。
109.通过本发明的方案，存在以下几方面的有益效果：
110.第一方面，基于待处理高光谱图像的光谱特征，过滤掉待处理高光谱图像中的无用信息，提高了目标高光谱图像的图像质量。
111.第二方面，将待处理高光谱图像的无用信息进行有效过滤后，可以减少待处理高光谱图像中的信息量，从而可提高目标高光谱图像的下传效率。
112.第三方面，根据识别结果来调整高光谱成像仪的成像参数和工作模式，可更真实的反应遥感图像应用需求。同时基于识别结果反馈生成工作模式的调整信息，有利于高光谱载荷获取重点观测目标的高信噪比数据。
113.第四方面，采用zynq芯片，使得光谱识别算法配置灵活，能快速适应不同的目标。zynq的异构芯片包括arm处理器的ps端，相比于传统fpga芯片，fpga芯片在进行算法配置时，通常需要重新加载配置，进行上下电，而zynq芯片的ps端的只需要通过can总线更新算法以及参数即可，通用性更强，且zynq芯片的arm处理器在逻辑控制方面更强，使得灵活多变的算法不占用硬件的可编程逻辑资源。
114.基于与图2中所示的方法相同的原理，本发明实施例还提供了一种高光谱图像处理装置20，如图4中所示，该高光谱图像处理装置20可以包括图像获取模块210、特征提取模块220和图像处理模块230，其中：
115.图像获取模块210，用于获取待处理高光谱图像，上述待处理高光谱图像为通过星载高光谱成像仪获取的图像；
116.特征提取模块220，用于提取待处理高光谱图像的光谱特征；
117.图像处理模块230，用于根据光谱特征和设定条件，过滤掉待处理高光谱图像中不满足设定条件的光谱特征，得到目标高光谱图像。
118.可选的，上述设定条件为设定光谱段；上述图像处理模块230在根据光谱特征和设定条件，过滤掉待处理高光谱图像中不满足设定条件的光谱特征，得到目标高光谱图像时，具体用于：
119.根据光谱特征和设定光谱段，过滤掉光谱特征中与设定光谱段不对应的光谱特征，得到设定光谱段对应的光谱特征；
120.根据设定光谱段对应的光谱特征，确定目标高光谱图像。
121.可选的，该装置还包括：
122.调整模块，用于将待处理高光谱图像的光谱特征和预先存储的各物质对应的光谱特征进行特征匹配，确定待处理高光谱图像对应的识别结果；根据识别结果，调整高光谱成像仪的工作模式或成像参数中的至少一项。
123.可选的，上述特征提取模块220在提取待处理高光谱图像的光谱特征时，具体用于：
124.对待处理高光谱图像进行预处理，得到预处理后的高光谱图像；
125.提取预处理后的高光谱图像的光谱特征。
126.可选的，上述预处理包括异常像元剔除、亮度不一致性校正、辐射标定或光谱标定中的至少一项；
127.若预处理包括异常像元剔除、亮度不一致性校正、辐射标定和光谱标定，上述特征提取模块220在对待处理高光谱图像进行预处理，得到预处理后的高光谱图像时，具体用于：
128.若待处理高光谱图像中包括异常像元子图像，根据待处理高光谱图像中的非异常像元子图像对异常像元子图像进行修正处理，得到第一图像；
129.调整第一图像中各像素点的亮度值，得到第二图像；
130.对第二图像进行辐射标定处理，得到第三图像；
131.对第三图像进行光谱标定处理，得到预处理后的高光谱图像。
132.可选的，在得到目标高光谱图像之后，该装置还包括：
133.传输模块，用于将目标高光谱图像传输至地面的图像接收设备。
134.本发明实施例的高光谱图像处理装置可执行本发明实施例所提供的高光谱图像处理方法，其实现原理相类似，本发明各实施例中的高光谱图像处理装置中的各模块、单元所执行的动作是与本发明各实施例中的高光谱图像处理方法中的步骤相对应的，对于高光谱图像处理装置的各模块的详细功能描述具体可以参见前文中所示的对应的高光谱图像处理方法中的描述，此处不再赘述。
135.其中，上述高光谱图像处理装置可以是运行于计算机设备中的一个计算机程序(包括程序代码)，例如该高光谱图像处理装置为一个应用软件；该装置可以用于执行本发明实施例提供的方法中的相应步骤。
136.在一些实施例中，本发明实施例提供的高光谱图像处理装置可以采用软硬件结合的方式实现，作为示例，本发明实施例提供的高光谱图像处理装置可以是采用硬件译码处
理器形式的处理器，其被编程以执行本发明实施例提供的高光谱图像处理方法，例如，硬件译码处理器形式的处理器可以采用一个或多个应用专用集成电路(asic，application specific integrated circuit)、dsp、可编程逻辑器件(pld，programmable logic device)、复杂可编程逻辑器件(cpld，complex programmable logic device)、现场可编程门阵列(fpga，field-programmable gate array)或其他电子元件。
137.在另一些实施例中，本发明实施例提供的高光谱图像处理装置可以采用软件方式实现，图4示出了存储在存储器中的高光谱图像处理装置，其可以是程序和插件等形式的软件，并包括一系列的模块，包括访图像获取模块210、特征提取模块220和图像处理模块230，用于实现本发明实施例提供的高光谱图像处理方法。
138.描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定。
139.基于与本发明的实施例中所示的方法相同的原理，本发明的实施例中还提供了一种电子设备，该电子设备可以包括但不限于：处理器和存储器；存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于通过调用计算机程序执行本发明任一实施例所示的方法。
140.在一个可选实施例中提供了一种电子设备，如图5所示，图5所示的电子设备4000包括：处理器4001和存储器4003。其中，处理器4001和存储器4003相连，如通过总线4002相连。可选地，电子设备4000还可以包括收发器4004，收发器4004可以用于该电子设备与其他电子设备之间的数据交互，如数据的发送和/或数据的接收等。需要说明的是，实际应用中收发器4004不限于一个，该电子设备4000的结构并不构成对本发明实施例的限定。
141.处理器4001可以是cpu(central processing unit，中央处理器)，通用处理器，dsp(digital signal processor，数据信号处理器)，asic(application specific integrated circuit，专用集成电路)，fpga(field programmable gate array，现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本发明公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器4001也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，dsp和微处理器的组合等。
142.总线4002可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线4002可以是pci(peripheral component interconnect，外设部件互连标准)总线或eisa(extended industry standard architecture，扩展工业标准结构)总线等。总线4002可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
143.存储器4003可以是rom(read only memory，只读存储器)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，ram(random access memory，随机存取存储器)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是eeprom(electrically erasable programmable read only memory，电可擦可编程只读存储器)、cd-rom(compact disc read only memory，只读光盘)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
144.存储器4003用于存储执行本发明方案的应用程序代码(计算机程序)，并由处理器4001来控制执行。处理器4001用于执行存储器4003中存储的应用程序代码，以实现前述方法实施例所示的内容。
145.其中，电子设备也可以是终端设备，图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
146.本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行前述方法实施例中相应内容。
147.根据本发明的另一个方面，还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种实施例实现方式中提供的高光谱图像处理方法。
148.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
149.应该理解的是，附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
150.本发明实施例提供的计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
151.上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备执行上述实施例所示的方法。
152.以上描述仅为本发明的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本发明中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术
方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本发明中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。