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申请/专利权人：广东海洋大学

摘要：本发明公开了一种水下珊瑚礁生态监测图像处理方法及系统，通过采集水下珊瑚礁的多光谱图像和高光谱图像并去噪，得到去噪后的高光谱图像和去噪后的多光谱图像，利用最小噪声分离法对去噪后的高光谱图像进行降维处理，得到降维后的图像，对降维后的图像进行端元提取，得到端元提取结果，根据端元提取结果计算丰度矩阵，得到高光谱解混结果，将高光谱解混结果和去噪后的多光谱图像输入构建的融合模型中，以使融合模型对高光谱解混结果和去噪后的多光谱图像进行特征融合，得到融合结果，以使人员根据融合结果判断水下珊瑚礁的生态情况。通过上述方法，实现了水下珊瑚礁生态监测图像的高精度融合，从而提高了水下珊瑚礁生态监测的准确性。

主权项：1.一种水下珊瑚礁生态监测图像处理方法，其特征在于，包括：采集水下珊瑚礁的多光谱图像和高光谱图像，对所述高光谱图像和所述多光谱图像进行去噪处理，得到去噪后的高光谱图像和去噪后的多光谱图像；利用最小噪声分离法对所述去噪后的高光谱图像进行降维处理，得到降维后的图像，对所述降维后的图像进行端元提取，得到端元提取结果，根据所述端元提取结果计算丰度矩阵，得到高光谱解混结果；将所述高光谱解混结果和所述去噪后的多光谱图像输入构建的融合模型中，以使所述融合模型通过特征提取网络对所述高光谱解混结果进行上采样，对所述去噪后的多光谱图像进行下采样，得到空间采样结果和频谱采样结果，将所述空间采样结果和所述频谱采样结果输入特征融合网络中进行特征融合，得到融合结果，以使人员根据融合结果判断水下珊瑚礁的生态情况；所述利用最小噪声分离法对所述去噪后的高光谱图像进行降维处理，得到降维后的图像，包括：对所述去噪后的高光谱图像中的信号数据进行高通滤波处理，得到噪声矩阵，分别计算所述信号数据和所述噪声矩阵的协方差矩阵，得到第一协方差矩阵和第二协方差矩阵；计算所述第二协方差矩阵的变换矩阵，根据所述变换矩阵和所述信号数据，得到第三协方差矩阵；利用第三协方差矩阵得到特征向量矩阵，根据所述特征向量矩阵和所述信号数据进行计算，得到降维后的图像；所述对所述降维后的图像进行端元提取，得到端元提取结果，根据所述端元提取结果进行丰度反演，得到高光谱解混结果，包括：根据设置的预设端元数目，对在所述降维后的图像中选择所述预设端元数目个数据，得到端元矩阵；根据所述端元矩阵，利用体积计算公式计算出体积，将所述降维后的图像中的像素依次代入端元矩阵中的一个端元中，得到新的端元矩阵，根据所述新的端元矩阵计算出新体积，选择所述新体积大于预设值时对应的像素作为端元矩阵中的新端元，重复此步骤直到确定所有端元矩阵中的新端元，得到端元提取结果，其中，所述体积公式为： 式中，为设置的预设端元数目，为第n个端元的列向量；利用最小二乘法，对所述端元提取结果进行丰度矩阵计算，得到高光谱解混结果；所述利用最小二乘法，对所述端元提取结果进行丰度矩阵计算，得到高光谱解混结果，包括：利用最小二乘法计算公式对端元提取结果进行计算，得到非限制性最小二乘法解，其中，所述计算公式为： 式中，M为端元提取结果，为像元；根据所述非限制性最小二乘法解得到控制向量，根据所述控制向量计算得到初始丰度矩阵，若所述丰度矩阵中的分量未都大于0，则将所述初始丰度矩阵中的未大于0的分量与控制向量中的对应的分量进行相除，得到相除值，若所述相除值大于预设值，则将所述相除值在所述端元提取结果中对应的分量删除，得到新端元提取结果，根据所述新端元提取结果重新计算丰度矩阵，得到新丰度矩阵，若所述新丰度矩阵中的分量都大于0，则输出所述新丰度矩阵为高光谱解混结果。

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