(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211177847.8 (22)申请日 2022.09.27 (71)申请人 山东大学 地址 250000 山东省济南市历下区经十路 17923号 (72)发明人 李玮　赵宇航　雷晟暄　邵显昊　 田崇轩　宋峻林　安皓源　张延冰　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 专利代理师 闫伟姣 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06V 10/30(2022.01) G06V 10/32(2022.01) G06V 10/34(2022.01)G06V 10/774(2022.01) (54)发明名称 基于梯度域的高光谱图像非线性特征预处 理系统及方法 (57)摘要 本发明公开的基于梯度域的高光谱图像非 线性特征预处理系统及方法， 属于图像处理技术 领域， 包括： 图像获取模块， 用于获取高光谱图 像； 去噪模块， 用于对高光谱图像进行去噪， 获得 去噪后图像； 梯度面获取模块， 用于获得去噪后 图像的像素值， 并根据像素值计算获得去噪后图 像的梯度面； 非线性解混模块， 用于根据梯度面 和P‑线性混合模型对去噪后图像进行非线性解 混， 获得非线性解混后数据； 结果获取模块， 用于 通过非线性解混后数据和非线性归一化算法， 获 得预处理后的高光谱图像。 对获取的高光谱图像 进行预处理后， 能够解决切片制备与高光谱扫描 像元光谱信息收集不一致带来的数据统计分布 不均及难以处 理的奇异样本数据问题。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115272873 A 2022.11.01 CN 115272873 A 1.基于梯度域的高光谱图像非线性特 征预处理系统， 其特 征在于， 包括： 图像获取模块， 用于获取高光谱图像； 去噪模块， 用于对高光谱图像进行去噪， 获得去噪后图像； 梯度面获取模块， 用于获得去噪后图像的像素值， 并根据像素值计算获得去噪后图像 的梯度面； 非线性解混模块， 用于根据梯度面和P ‑线性混合模型对去噪后图像进行非线性解混， 获得非线性 解混后数据； 结果获取模块， 用于通过非线性解混后数据和非线性归一化算法， 获得预处理后的高 光谱图像。 2.如权利要求1所述的基于梯度域的高光谱图像非线性特征预处理系统， 其特征在于， 去噪模块采用稀疏解混的方法对高光谱图像进行去噪， 获得去噪后图像。 3.如权利要求1所述的基于梯度域的高光谱图像非线性特征预处理系统， 其特征在于， 梯度面获取模块获得去噪后图像的梯度面的过程 为： 对去噪后图像进行高斯核函数 卷积平滑处理， 获得平 滑后图像； 使用高斯核函数在x、 y方向上的导数对平滑后图像进行卷积运算， 获得图像在x、 y方向 上的梯度； 根据图像在x、 y方向上的梯度获得梯度面。 4.如权利要求1所述的基于梯度域的高光谱图像非线性特征预处理系统， 其特征在于， 非线性解混模块将梯度面数据输入P ‑线性混合模型中， 以成本函数最小为目标， 计算获得 非线性解混后数据。 5.如权利要求1所述的基于梯度域的高光谱图像非线性特征预处理系统， 其特征在于， 使用l2范数对P‑线性混合模型中的非线性系数进行约束。 6.如权利要求1所述的基于梯度域的高光谱图像非线性特征预处理系统， 其特征在于， 结果获取模块获得 预处理后的高光谱图像的具体过程 为： 从非线性 解混后数据中选取一份样本作为 参考数据集， 其 余样本作为训练数据集； 对训练数据集中的样本按照类别进行划分； 对于每类， 计算最近邻距离， 根据最近邻距离计算 惩罚函数； 对惩罚函数归一 化， 获得系数； 对参考数据集中样本逐像素求和平均取 得标准单位基； 计算标准单位基与参 考数据集样本各像素之间的距离 矢量； 根据系数和距离 矢量， 构建变换模型； 将所有非线性解混后数据转化到公共域后， 通过变换模型进行非线性特征变换， 获得 变换后数据， 将变换后数据进行逆变换转移到原 始域中， 获得 预处理后的高光谱图像。 7.如权利要求6所述的基于梯度域的高光谱图像非线性特征预处理系统， 其特征在于， 通过变换模型进行非线性特 征变换， 获得变换后数据之前， 对公共域中的数据规范 范数。 8.基于梯度域的高光谱图像非线性特 征预处理方法， 其特 征在于， 包括： 获取高光谱图像； 对高光谱图像进行去噪， 获得去噪后图像； 获得去噪后图像的像素值， 并根据像素值计算获得去噪后图像的梯度面；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115272873 A 2根据梯度面和P ‑线性混合模型对去噪后图像进行非线性解混， 获得非线性解混后数 据； 通过非线性 解混后数据和非线性归一 化算法， 获得 预处理后的高光谱图像。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器 上运行的计算机指 令， 所述计算机指 令被处理器运行时， 完成权利要求8所述的基于梯度域 的高光谱图像非线性特 征预处理方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 用于存储计算机指令， 所述计算机指令被 处理器执行时， 完成权利要求8所述的基于梯度域的高光谱图像非线性特征预处理方法的 步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115272873 A 3