УСТРОЙСТВО ПРОСТРАНСТВЕННО-СПЕКТРАЛЬНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ Российский патент 2024 года по МПК G06V10/58 

Изобретение относится к области цифровой обработки гиперспектральных изображений, в частности к классификации гиперспектральных изображениях.

Классификация типов подстилающей поверхности по гиперспектральным данным дистанционного зондирования Земли традиционно осуществляется на основе анализа диаграмм рассеяния значений пикселей в многомерном пространстве признаков, в качестве которых используется яркость в отдельных спектральных каналах. Использование классификаторов для обработки гиперспектральных изображений, сопровождается высокими вычислительными затратами и требует больших объемов обучающих выборок. Кроме того, проблема заключается в том, что при анализе гиперспектральных изображений слаборазличимых типов подстилающей поверхности попиксельные способы классификации демонстрируют недостаточно большую точность. Это обусловлено несколькими причинами. Во-первых, спектральный состав пикселя является комбинацией спектральных характеристик объектов, образующих этот пиксель. Во-вторых, различные участки поверхности оказываются в разных условиях освещенности. Это приводит к тому, что для широкого круга практических приложений спектральных признаков оказывается недостаточно.

Повышение точности классификации гиперспектральных изображений может быть достигнуто путем совместного анализа спектральных и пространственных признаков. Известны некоторые способы и устройства пространственно-спектральной классификации гиперспектральных изображений, в основном отличающиеся этапами предобработки. Наиболее полный обзор способов и устройств классификации гиперспектральных изображений приведен в (Борзов С.М., Потатуркин О.И. Спектрально-пространственные методы классификации гиперспектральных изображений. Обзор//Автометрия. 2018. Т. 54. №6. С. 64-86.).

В качестве наиболее близкого по своей сущности является устройство-прототип пространственно-спектральной классификации гиперспектральных изображений (Борзов С.М., Потатуркин О.И. Исследование эффективности спектрально-пространственной классификации данных гиперспектральных наблюдений//Автометрия. 2017. Т. 53. №1. С. 32-42.), которое включает блок попиксельной спектральной классификации и блок выделения однородных сегментов, входы в которые являются входом устройства, а их выходы соединены с первым и вторым входами блока выбора классов голосованием по сегментам, выход которого соединен с входом блока формирования уточненной картосхемы классов, выход из которого является выходом устройства. На вход устройства подается гиперспектральное изображение, которое параллельно подвергается попиксельной классификации и сегментации, далее внутри каждого из сегментов находится наиболее часто встречающийся класс, номер которого присваивается всем пикселям в сегменте путем голосования пикселей по сегменту.

Недостатками устройства являются низкая точность попиксельной классификации и выделения однородных сегментов в случае близких по спектральным характеристикам малоразмерных объектов, а также высокие вычислительные затраты, обусловленные использованием всей совокупности спектральных каналов гиперспектрального изображения при попиксельной классификации и выделении сегментов.

Техническим результатом является повышение точности классификации и сокращение вычислительных затрат за счет выбора наиболее информативных спектральных каналов, снижения пространственного разрешения и разрядности квантования яркости, а также дополнительной пространственно-спектральной фильтрации гиперспектрального изображения при формировании признаков объектов.

Технический результат достигается тем, что в известном устройстве пространственно-спектральной классификации гиперспектральных изображений, содержащим последовательно соединенные блок попиксельной спектральной классификации, блок выбора классов голосованием по сегментам и блок формирования уточненной картосхемы классов, выход из которого является выходом устройства, а также блок выделения однородных сегментов, выход которого соединен со вторым входом блока выбора классов голосованием по сегментам, согласно изобретению, дополнительно введены последовательно соединенные блок выбора наиболее информативных спектральных каналов, первый вход в который является входом устройства, блок снижения пространственного разрешения, блок снижения разрядности квантования яркости и блок пространственно-спектральной фильтрации, выход которого соединен с объединенными входами блока попиксельной классификации и блока выделения однородных сегментов, а также блок управления первый, второй и третий выходы которого соединены со вторыми входами соответственно блока выбора наиболее информативных спектральных каналов, бока снижения пространственного разрешения и блока снижения разрядности квантования яркости.

Сущность изобретения заключается в том, что дополнительно введены последовательно соединенные блок выбора наиболее информативных спектральных каналов, первый вход в который является входом устройства, блок снижения пространственного разрешения, блок снижения разрядности квантования яркости и блок пространственно-спектральной фильтрации, выход которого соединен с объединенными входами блока попиксельной классификации и блока выделения однородных сегментов, а также блок управления первый, второй и третий выходы которого соединены со вторыми входами соответственно блока выбора наиболее информативных спектральных каналов, бока снижения пространственного разрешения и блока снижения разрядности квантования яркости.

Таким образом, при классификации гиперспектральных изображений предлагаемым устройством повышается точность классификации, и снижаются вычислительные ресурсы на обработку, за счет учета дополнительных взаимосвязей между спектральными, пространственными и яркостными характеристиками гиперспектрального изображения и снижения их избыточности путем выбора наиболее информативных спектральных каналов, снижения пространственного разрешения, и разрядности квантования яркости, а также пространственно-спектральной фильтрации позволяющей снизить шумовую составляющую и объединить пространственные и спектральные признаки при выполнении процедур попиксельной классификации и выделения однородных сегментов. Этим достигается указанный технический результат.

Схема устройства представлена на фиг. 1. Устройство содержит: 1 - блок управления; 2 - блок выбора наиболее информативных спектральных каналов; 3 - блок снижения пространственного разрешения; 4 - блок снижения разрядности квантования яркости; 5 - блок пространственно-спектральной фильтрации; 6 - блок попиксельной классификации; 7 - блок выделения однородных сегментов; 8 - блок выбора классов голосованием по сегментам; 9 - блок формирования уточненной картосхемы классов.

Назначение блоков предлагаемого устройства: блок 1 предназначен для формирования команд управления на выбор спектральных каналов, пространственное разрешение и разрядность квантования; блок 2 предназначен для выбора нескольких наиболее информативных спектральных каналов из всей совокупности спектральных каналов исходного гиперспектрального изображения в соответствии с поступающим на второй вход сигналом управления; блок 3 предназначен для снижения пространственного разрешения спектральных изображений относительно исходного в соответствии с поступающим на второй вход сигналом управления; блок 4 предназначен для снижения разрядности квантования яркости спектральных изображений относительно исходной разрядности в соответствии с поступающим на второй вход сигналом управления; блок 5 предназначен для пространственно-спектральной фильтрации изображений с целью объединения пространственно-спектральных характеристик спектральных изображений и устранения шумовой составляющей, например по алгоритму, представленному в (Шипко В.В. Фильтрация шума на гиперспектральных изображениях//Автометрия. 2020. Т. 56. №1. С. 1-10.)

Устройство работает следующим образом. На вход устройства подается исходное гиперспектральное изображение, которое по сигналам управления с соответствующих выходов блока 1 подаваемым на вторые входы последовательно соединенных блоков 2, 3, 4, подвергается выбору наиболее информативных спектральных каналов в блоке 2, снижению пространственного разрешения в блоке 3 и снижению разрядности квантования яркости в блоке 4, с выхода которого поступает на вход блока 5 пространственно-спектральной фильтрации, и далее параллельно подается на входы блока 6 попиксельной классификации и блока 7 выделения однородных сегментов, выходы которых являются входами в блок 8 выбора классов голосованием по сегментам, выход которого соединен с выходом блока 9 формирования уточненной картосхемы классов, выход с которого является выходом устройства.

Рассмотрим пример. На фиг. 2 представлены некоторые изображения спектральных каналов исходного гиперспектрального изображения, полученные в разных диапазонах. На фиг. 3 представлены спектральные яркости классифицируемых объектов расположенных на исходном гиперспектральном изображении. На фиг. 4 представлен результат классификации (уточненная картосхема классов) устройством-прототипом, а на фиг. 5 - результат классификации предлагаемым устройством. Анализируя фиг. 4, 5, видно, что предлагаемое устройство позволяет более точно выделять классы объектов, в том числе малоразмерных объектов, за счет дополнительного выбора наиболее информативных спектральных каналов и пространственно-спектральной фильтрации, а также снизить вычислительные затраты, за счет снижения пространственного разрешения и разрядности квантования яркости изображения.

Предлагаемое техническое решение является промышленно применимым, так как для его реализации могут быть использованы любые известные из уровня техники программируемые и непрограммируемые процессоры цифровой обработки сигналов и изображений (см., например, URL: http://module.ru).

Изобретение относится к области цифровой обработки гиперспектральных изображений и касается устройства пространственно-спектральной классификации гиперспектральных изображений. Устройство содержит последовательно соединенные блок попиксельной спектральной классификации, блок выбора классов голосованием по сегментам и блок формирования уточненной картосхемы классов, выход из которого является выходом устройства, блок выделения однородных сегментов, выход которого соединен со вторым входом блока выбора классов голосованием по сегментам. В устройство дополнительно введены последовательно соединенные блок выбора наиболее информативных спектральных каналов, первый вход в который является входом устройства, блок снижения пространственного разрешения, блок снижения разрядности квантования яркости и блок пространственно-спектральной фильтрации, выход которого соединен с объединенными входами блока попиксельной классификации и блока выделения однородных сегментов. Кроме того, в устройство введен блок управления, выходы которого соединены со вторыми входами блока выбора наиболее информативных спектральных каналов, бока снижения пространственного разрешения и блока снижения разрядности квантования яркости. Технический результат заключается в повышении точности классификации и сокращении вычислительных затрат. 5 ил.

Устройство пространственно-спектральной классификации гиперспектральных изображений, содержащее последовательно соединенные блок попиксельной спектральной классификации, блок выбора классов голосованием по сегментам и блок формирования уточненной картосхемы классов, выход из которого является выходом устройства, а также блок выделения однородных сегментов, выход которого соединен со вторым входом блока выбора классов голосованием по сегментам, отличающееся тем, что дополнительно введены последовательно соединенные блок выбора наиболее информативных спектральных каналов, первый вход в который является входом устройства, блок снижения пространственного разрешения, блок снижения разрядности квантования яркости и блок пространственно-спектральной фильтрации, выход которого соединен с объединенными входами блока попиксельной классификации и блока выделения однородных сегментов, а также блок управления первый, второй и третий выходы которого соединены со вторыми входами соответственно блока выбора наиболее информативных спектральных каналов, бока снижения пространственного разрешения и блока снижения разрядности квантования яркости.