一种高光谱图像校准方法及系统

本发明属于高光谱图像处理领域，尤其涉及一种高光谱图像校准方法及系统。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、光谱图像反射率的影响因素包括：

3、1.物质的性质：物质的化学组成和物理结构决定了它对光的吸收、传递和反射能力。例如，一种物质可能对某一特定光谱范围内的光具有较高的反射率，而对其他光谱范围内的光的反射率较低。

4、2.光源的性质：光源的波长，强度，角度都可以影响到物体的反射率。例如，太阳高度角的变化、云层的遮挡等都会影响光源的性质，从而影响物体的反射率。

5、3.观测条件：观测条件包括观测的角度，观测的距离，大气的状况（如湿度，温度，污染程度等）等。这些因素会改变光线传播的路径和强度，从而影响到物体的反射率。

6、4.物体表面的条件：物体表面的粗糙度，颜色，湿度等也会影响到反射率。例如，粗糙的表面比光滑的表面有更高的反射率，因为粗糙的表面会增加光的散射，

7、现有的光谱图像校准方法存在以下问题：

8、（1）不够精准：现有的光谱图像校准方法主要通过基于统计学的方法来消除环境光和暗噪声的影响，这种方法在环境光和暗噪声变化较大的情况下，校准效果不佳，可能影响到后续的图像分析结果。

9、（2）计算复杂度高：现有的光谱图像校准方法需要对图像的每一个像素点进行计算，计算复杂度较高，时间消耗较大。

技术实现思路

1、为克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种高光谱图像校准方法及系统。

2、为实现上述目的，本发明的一个或多个实施例提供了如下技术方案：

3、本发明第一方面提供了一种光谱图像反射率校准方法，包括：

4、获取待校准高光谱图像以及与待校准高光谱图像处在同一拍摄场景的环境光光谱图像和暗噪声光谱图像；

5、分别对待校准高光谱图像以及环境光光谱图像和暗噪声光谱图像进行标准化处理；

6、利用标准化处理后的环境光光谱特征和暗噪声光谱特征对待校准高光谱图像进行环境光与暗电流噪声剔除，得到重构后的待校准高光谱图像；

7、对重构后的待校准高光谱图像中的非边缘像素点进行临点拟合预测滤波，得到校准后的高光谱图像。

8、本发明第二方面提供了一种高光谱图像校准系统，包括：

9、高光谱图像获取模块，被配置为：获取待校准高光谱图像以及与待校准高光谱图像处在同一拍摄场景的环境光光谱图像和暗噪声光谱图像；

10、标准化处理模块，被配置为：分别对待校准高光谱图像以及环境光光谱图像和暗噪声光谱图像进行标准化处理；

11、噪声剔除模块，被配置为：利用标准化处理后的环境光光谱特征和暗噪声光谱特征对待校准高光谱图像进行环境光与暗电流噪声剔除，得到重构后的待校准高光谱图像；

12、校准模块，被配置为：对重构后的待校准高光谱图像中的非边缘像素点进行临点拟合预测滤波，得到校准后的高光谱图像。

13、以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：

14、（1）本发明获取与待校准高光谱图像处在同一拍摄场景下的环境光光谱图像和暗噪声光谱图像，然后分别对其进行标准化处理后对待校准高光谱图像进行环境光与暗电流噪声剔除，有效地处理了环境光和暗噪声的影响，提高了图像校准的精度。

15、（2）本发明引入临点拟合预测滤波，使用二维卷积神经网络对非边缘像素点进行预测，不需要对图像的每一个像素点进行计算，而是对图像中的非边缘像素点进行技术，降低了光谱图像校准方法的计算复杂度，提高了计算速度。

16、本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

技术特征：

1.一种高光谱图像校准方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种高光谱图像校准方法，其特征在于，获取与待校准高光谱图像处在同一拍摄场景的环境光光谱图像，包括：

3.如权利要求1所述的一种高光谱图像校准方法，其特征在于，获取与待校准高光谱图像处在同一拍摄场景下的暗噪声光谱图像，包括：屏蔽拍摄装置的所有的入射光源，获取无光条件下的暗噪声光谱图像。

4.如权利要求1所述的一种高光谱图像校准方法，其特征在于，对待校准高光谱图像以及环境光光谱图像进行标准化处理，包括：

5.如权利要求1所述的一种高光谱图像校准方法，其特征在于，利用标准化处理后的环境光光谱特征和暗噪声光谱特征对待校准高光谱图像进行环境光与暗噪声剔除，得到重构后的待校准高光谱图像，包括：

6.如权利要求5所述的一种高光谱图像校准方法，其特征在于，求取标准化处理后的高光谱图像与环境光光谱特征之间的差值时，行、列、波段分别对应做差，之后将其与暗噪声光谱特征作差时，需要根据标准化处理后的高光谱图像的行数进行复制扩增之后行、列、波段分别对应做差。

7.如权利要求1所述的一种高光谱图像校准方法，其特征在于，所述提取重构后的待校准高光谱图像中的所有非边缘像素点的对应的波段二维矩阵，包括：

8.如权利要求1所述的一种高光谱图像校准方法，其特征在于，所述对重构后的待校准高光谱图像中的非边缘像素点进行临点拟合预测滤波，包括：

9.如权利要求1所述的一种高光谱图像校准方法，其特征在于，所述滤波模型为二维卷积神经网络。

10.一种高光谱图像校准系统，其特征在于，包括：

技术总结
本发明属于高光谱图像处理领域，提出了一种高光谱图像校准方法及系统，包括：获取待校准高光谱图像以及与待校准高光谱图像处在同一拍摄场景的环境光光谱图像和暗噪声光谱图像；分别对待校准高光谱图像以及环境光光谱图像和暗噪声光谱图像进行标准化处理；利用标准化处理后的环境光光谱特征和暗噪声光谱特征对待校准高光谱图像进行环境光与暗电流噪声剔除，得到重构后的待校准高光谱图像；对重构后的待校准高光谱图像中的非边缘像素点进行临点拟合预测滤波，得到校准后的高光谱图像。本发明对待校准高光谱图像进行环境光与暗电流噪声剔除，有效地处理了环境光和暗噪声的影响，提高了图像校准的精度。

技术研发人员：李玮,安皓源,雷晟暄,赵晗竹,吕其泽,李云泽,徐立强,韩景泓,顾夏铭,张彦霖
受保护的技术使用者：山东大学
技术研发日：
技术公布日：2024/2/1