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    高光譜圖像降維壓縮比自動檢測數(shù)學模型仿真

    2021-11-17 06:44:52
    計算機仿真 2021年4期
    關(guān)鍵詞:自動檢測降維波段

    方 知

    (聊城大學東昌學院,山東 聊城 252000)

    1 引言

    隨著遙感器技術(shù)的深入研究,高光譜圖像信息豐富程度不斷提高、數(shù)據(jù)處理更為合理,可以為研究者提供非常詳細的地理數(shù)據(jù)或者事物信息。高光譜圖像具有較大的發(fā)展空間及影響力,甚至在醫(yī)學及科學領(lǐng)域都被廣泛應(yīng)用。但是其數(shù)據(jù)波段大、數(shù)據(jù)量多,會給存儲及傳輸帶來一定負擔且圖像處理較困難。

    近年來對高光譜圖像檢測[2]研究不斷增多。主要是依據(jù)圖像特征,采用預(yù)測、變換、量化等方式實現(xiàn)圖像壓縮比進行檢測,如何對重要信息保留以及去除冗雜數(shù)據(jù),提高檢測精度,是現(xiàn)階段最具挑戰(zhàn)性的地方。常使用的是基于特征向量的高光譜圖像數(shù)字模型檢測,雖然能夠減少圖像噪音和不必要數(shù)據(jù),但會帶來一定量信息的丟失,導(dǎo)致數(shù)據(jù)產(chǎn)生一定誤差。在保證圖像信息的條件下,如何提高圖像自動檢測精準度,成為新的研究發(fā)展方向。

    劉春紅[3]等人針對計算量大和運行速度慢的問題,提出高光譜圖像實時線性約束算法,使用Woodbury推導(dǎo)出壓縮前后圖像間存在的因果關(guān)系,尋找其線性規(guī)則降低后續(xù)計算量,隨后通過實時LCMV目標檢測判斷處理后數(shù)據(jù)是否完整。該實時檢測算法精度高、受影響小、數(shù)據(jù)內(nèi)存占用率降低、計算能力提高,實時處理能力提升,相比其它算法具有明顯優(yōu)越性。董晶晶[4]等人提出了基于小麥不完善粒的高光譜圖像檢測,首先收集圖像信息,并對其進行增強、閾值分割,從而提取紋理特征及形態(tài)向量,減少冗余信息對后續(xù)檢測的影響,最終建立多分類支持向量機,結(jié)合光譜及圖像特征,判別缺失顆粒,完成檢測。

    由于以上算法過程相對復(fù)雜,同時檢測圖像效率及精準度不理想。因此,提出主成分分析方式對圖像降維,完成保留圖像信息,并預(yù)測其波段壓縮,結(jié)合歐式距離,建立自動檢測數(shù)學模型,其精確度得到大幅度提升。

    2 高光譜圖像降維壓縮比自動檢測數(shù)學模型

    2.1 高光譜圖像降維JSFK模型

    基于圖像數(shù)據(jù)信息高維化特點,在檢測中提出降維[5]的方法,通過轉(zhuǎn)變單幅圖像,使其在高維空間中存在數(shù)據(jù)集合,并采集數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征。其一維向量數(shù)值,可以作為該圖像數(shù)據(jù)的特征參數(shù)。有利于對不同大小高光譜圖像識別,提高計算效率。

    為了選取便于檢測的圖像,采用初始圖像構(gòu)成協(xié)方差矩陣,與標準方法相比,需要大量參數(shù)表示圖像信息。提出2DPCA檢測方法,利用關(guān)聯(lián)性進行波段子空間分割,完成降維,隨之利用適當目標,計算出局部數(shù)值開始累計,并選擇應(yīng)用于檢測的波段。

    2DPCA對高光譜圖像各波段進行識別。設(shè)定圖像的波段數(shù)為L,波段中圖像大小表示m×n,圖像數(shù)據(jù)為A={A1,A2,…,Ak,…,AL},假設(shè)圖像中字母A的第k波段表示為Ak,則可計算出各波段的平均圖像,表示為

    (1)

    可計算出圖像的協(xié)方差矩陣為

    (2)

    其中,Gt表示n×n的非負定矩陣,得到Gt的數(shù)值,設(shè)特征數(shù)值中用d表示,最佳矩陣可用X表示,滿足條件X=[X1,X2,…Xd],X1,X2,…Xd為特征向量數(shù)值。

    在最佳矩陣X中進行各波段圖像投影,即

    Ykj=AkXj

    (3)

    在式(3)中,k=1,2,…,L,j=1,2,…,d,由此可知,波段Ak的主要部分,可新組成矩陣m×k,則新生成圖像表示為

    (4)

    在上述式(4)中,普遍情況下,d的取值范圍受主成分合計貢獻比率影響。設(shè)圖像中隨機變化數(shù)值的偏度為S,可列公式為

    (5)

    字母x表示隨機變化數(shù)值,μ表示x平均值,衡量差值用字母σ表示,則可得出中心距離和方差相比值,即

    (6)

    偏度值與峰度值相乘為JSKF模型,為各階段累積數(shù)值結(jié)合,測量數(shù)據(jù)偏離更全面,表示為

    VJSKF=S·K

    (7)

    將式(5)和式(6)代入式(7)中,可得出計算式為

    (8)

    隨后設(shè)置圖像x1,x2,…,xn為數(shù)據(jù)總體,得出高光譜圖像降維JSFK模型表達形式

    (9)

    通過波段間相互關(guān)聯(lián)數(shù)值進行初始圖像劃分,形成單獨子空間,在形成子空間過程中使用2DPCA方法降維,選擇局部偏度峰度數(shù)值,找出最大數(shù)值,將此參數(shù)用于檢測圖像時,不僅能減少數(shù)據(jù)處理量,還能最大程度留存圖像原始信息,更好的提高自動檢測效率與精準度,為魯棒性打下良好基礎(chǔ)。

    2.2 圖像波段預(yù)測壓縮比

    在預(yù)測壓縮[6]圖像時能夠降低被測圖像中所需數(shù)據(jù)信息。其中消除圖像冗雜是圖像壓縮比的必要條件,主要表現(xiàn)在:1)圖像中距離較近像素之間相互關(guān)聯(lián)造成空間上的冗雜;2)在圖像序列中各幀之間存在關(guān)聯(lián)性導(dǎo)致時間冗雜;3)高光譜圖像具備的彩色部分和頻譜帶的相關(guān)性,在頻譜中形成冗雜。之所以進行圖像壓縮比,目的是為了通過消除冗雜信息,減少所需數(shù)據(jù)數(shù)量。

    通過對圖像波段預(yù)測[7]的方式實現(xiàn)對高光譜圖像壓縮比。單波段對比多波段,在信息量少的前提條件下,多波段的難度較高,需要更復(fù)雜的算法獲取理想波段。高光譜圖像具有高分辨率的特點,利用該特點選擇對多種不同波段采用線行預(yù)測方式。

    在獲得高光譜圖像降維JSFK模型的基礎(chǔ)上設(shè)置波段預(yù)測系數(shù)為

    I(a,i,j)(H(i,j)VJSKF=c,1≤c≤C)

    (10)

    (11)

    運算過程中,計算結(jié)果會隨著k和y的改變發(fā)生變化,當k=2時,得到圖像波段預(yù)測壓縮比函數(shù)

    ec(k,i,j)=I(k,i,j)-(k,i,j)

    (12)

    針對分類后的波段,采用預(yù)估方式減弱關(guān)聯(lián)性,選用JPEG——LS方式對高光譜降維圖像壓縮比,能最大化保留數(shù)據(jù)信息。

    2.3 高光譜圖像降維自動檢測數(shù)學模型

    因檢測圖像時,需對圖像中數(shù)據(jù)進行處理,針對數(shù)據(jù)保存、轉(zhuǎn)換、處理耗時長、精準度低、運算有一定難度的問題,使用圖像壓縮比數(shù)據(jù),可通過降低冗雜信息,促使存儲及傳輸數(shù)據(jù)更高效,方便圖像檢測。

    通過判斷被測圖像是否符合已知數(shù)據(jù)信息中的某一圖像,檢測后該圖像與已知圖像相似度高,或是從而鎖定某類滿足條件的子圖像。利用圖像間具有的三維特征信息,運算出其中蘊含特性,被廣泛應(yīng)用于圖像檢測中。

    Wang在圖像距離[8]計算中提出IMDE算法,對比歐式距離算法,后者計算明顯且魯棒性強,圖像檢測中可被更好應(yīng)用。

    歐式距離被定義為:在一張二值圖像中,假設(shè)背景內(nèi)具有兩種不同顏色,轉(zhuǎn)化前置圖像該點像素數(shù)值至背景點最小距離。設(shè)圖像距離定義為

    (13)

    圖像大小為M×N,灰度數(shù)值表示為Xij和Yij,將對應(yīng)的空間乘子代入gij,mn空間關(guān)系中,可列圖像空間關(guān)系為

    (14)

    其中t為因子,表示影響空間關(guān)系的能力,也可作為相對關(guān)系的遠近距離,如近點間影響大,遠點影響小,檢測靈敏度高。

    如圖1所示,為歐式距離原理圖,通過觀察,發(fā)現(xiàn)圖像中心由像素決定,可用于反映圖像各個邊緣信息中的最優(yōu)峰度數(shù)值。因此,將歐式距離引用到對高光譜圖像檢測中,獲得檢測效果比較明顯。同時針對圖像中多余散落的數(shù)據(jù)信息,需要選取較大數(shù)值表示不明顯空間關(guān)系。圖像在進行歐式距離計算時,可使用邊緣像素作為其中心位置。首先,在初始過程中對圖像擴展,得出距離矩陣為

    圖1 圖像歐式距離

    DIMED∈RN×N

    (15)

    式中,N為像素總和,得到N×N距離矩陣,隨之對圖像鏡像擴展,開始進性計算,可建立矩陣的全零方程式為

    X′∈R(W+2P)×(H+2P)×L

    (16)

    形成為矩形的圖像區(qū)域,針對i=1,2,3,K,P,將對應(yīng)數(shù)值代入到相對應(yīng)行列中,最終得出鏡像擴展數(shù)值。

    操作步驟為如下:

    第一步:對初始圖像擴充后得到圖像X′,使其邊緣也可被使用。

    第二步:根據(jù)空間關(guān)系計算出包含元素。

    第三步:選取初始圖像中任意兩個像素點,計算得出O(x1,r),O(xp,q),根據(jù)所得矩陣DIMED,在其中

    找到相對應(yīng)的臨近點。

    第四步:類似傳統(tǒng)算法,運用最小化解決方式得到約束數(shù)值矩陣,求解得到最佳結(jié)果

    Y=(y1,y2,…yx)∈RN×d

    (17)

    通過上述步驟,基于歐式距離對圖像計算,可得到圖像距離矩陣,并用于后續(xù)自動檢測數(shù)學模型建立中。

    由于現(xiàn)實世界中圖像所呈現(xiàn)的方式是復(fù)雜多樣的,在一幅圖像中甚至包含成百上千萬個像素點,針對自動檢測建立數(shù)學模型有一定難度,為了方便建立模型,通?;趦蓚€方面進行建設(shè)。其一,根據(jù)圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)局部性特點;其二,圖片空間中,像素具有相鄰性特點,分布規(guī)律相似。

    在圖像檢測研究中,數(shù)學模型的參數(shù)對檢測結(jié)果有極大影響,模型建立形式不一致對參數(shù)設(shè)置形式也不相同。在高光譜圖像中,依據(jù)波段順序進行存儲。分為第一,第二,第三,…,直到第L波段,組成圖像“立方體”,各波段大小均滿足為m×n矩陣。

    對圖像進行2DPCA降維結(jié)合歐式距離計算,從圖2(A)看出,各波段被壓縮成m×d矩陣,降維壓縮效果不顯著,因此,將圖2垂直想左90度旋轉(zhuǎn),此時圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如圖2。

    圖2 圖像降維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

    據(jù)上圖可知,此時數(shù)據(jù)矩陣為m×L×n,仍為存儲狀態(tài),將各大小為m×L波段用2DPCA降維壓縮,此時得其向量為m×1,完成初始圖像在列的降維壓縮。隨后將圖2水平向前旋轉(zhuǎn)90度,數(shù)據(jù)大小在此時為n×L×m,如圖3所示。

    圖3 影像行方向集中

    在總計為m波段中,各波段大小表示為n×L,使用2DPCA在各波段中轉(zhuǎn)換,其向量為n×1,以此完成初始圖像在行方向的影響集中目的。

    將構(gòu)成圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行降維壓縮,保證其影像集中在行方向上,壓縮列方向,減少行列相關(guān)聯(lián)信息。由于圖像信息至關(guān)重要,最終降維壓縮結(jié)果參考行和列兩方向的重要部分。建立該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型,可對圖像各點逐一進行自動檢測,得到最終結(jié)果。

    假設(shè)在不知圖像背景及目標的情況下,數(shù)據(jù)矩陣相同,但平均數(shù)值有差異。x為需檢測光譜向量值,n表示噪音數(shù)值,假設(shè)目標存在的數(shù)值表示為s,系數(shù)值同意表示為a,若達成目標所在系數(shù)H0,需將a=0,若a>0,則滿足沒有所在目標H1。

    在上述基本條件下,可得出高光譜圖像降維自動檢測數(shù)學模型

    (18)

    其中,0代表圖像背景平均數(shù)值,C代表該圖像背景矩陣,n代表檢測判斷閾數(shù)值。運用該算法對圖像進行自動檢測,對圖中各邊緣逐一測試,獲得最終檢測結(jié)果。

    3 自動檢測仿真

    采用美國AVIRIS(機載可見成像光譜儀)作為測試工具,設(shè)置波段大小為510×510,T=1、C=12,波段為18—37,預(yù)測系數(shù)值采用像素40%,對圖像多波段進行檢測。根據(jù)所提檢測方法,將圖像劃分多個波段,分別為1—22、24—39、40—107、108—115、115—149、150—205,以上六個部分。實驗設(shè)備如圖4所示。

    圖4 實驗設(shè)備

    為驗證所提檢測方法的精準度,選取高光譜圖像預(yù)測其多波段,對整體波段數(shù)值進行針對性檢測,與傳統(tǒng)檢測方法相比,使用2DPCA降維進行歐式距離計算檢測數(shù)值,檢測準確性及精度有效性更高。對獲取的高光譜圖像進行仿真研究。

    由上圖可看出傳統(tǒng)檢測分辨力低并且像素模糊,對圖像處理效果略差。

    從圖5、圖6中可看出,所提方法相比傳統(tǒng)方法,檢測結(jié)果更優(yōu)。在檢測時,高光譜圖像降維壓縮比檢測準確性高,效果好,所獲圖像更優(yōu)質(zhì)。

    圖5 傳統(tǒng)檢測結(jié)果

    圖6 2DPCA降維壓縮檢測

    為了更具體驗證該算法的可行性,繪制接受者操作特征曲線,簡稱ROC曲線,是在上述條件下,在被測高光譜降維壓縮比圖像中,在不同判斷標準中,得出各點檢測結(jié)果的連線。

    根據(jù)圖7中曲線可看出所提方法檢測準確性更高,達到實驗?zāi)康男Ч@著。

    圖7 檢測結(jié)果對比

    4 結(jié)論

    所提關(guān)于高光譜圖像降維壓縮比自動檢測方法,使用的是2DPCA對被測圖像進行降維,再通過預(yù)測波段消除圖像中冗雜數(shù)據(jù),降低計算難度,結(jié)合歐式距離計算,最終建立自動檢測數(shù)學模型。經(jīng)仿真表明,此種模型壓縮圖像信息完整,檢測精準度較高,具有優(yōu)質(zhì)魯棒性,可被廣泛應(yīng)用在現(xiàn)實生活中。

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