本發(fā)明屬于圖像領(lǐng)域，涉及一種信息處理方法及電子設(shè)備，具體地，涉及一種對目標(biāo)的結(jié)構(gòu)和類別進(jìn)行判別的信息處理方法及電子設(shè)備。

背景技術(shù)：

圖像領(lǐng)域中對目標(biāo)的結(jié)構(gòu)和類別進(jìn)行判別在現(xiàn)實(shí)生活中具有重要的意義?，F(xiàn)有技術(shù)中有利用經(jīng)驗(yàn)對目標(biāo)進(jìn)行人工判別的方法和電子設(shè)備，也有通過提取目標(biāo)的特征以及周圍環(huán)境的特征進(jìn)行判別的方法和電子設(shè)備，但是目標(biāo)物的影像包含有不同的特征，如何去掉冗余特征，如何提取對判別有貢獻(xiàn)的特征，從而提高判別的速度、精度和準(zhǔn)確度，是圖像領(lǐng)域中目標(biāo)判別面臨的主要問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決上述問題，本發(fā)明的目的在于提供一種圖像領(lǐng)域的信息處理方法及電子設(shè)備，可用于對目標(biāo)的結(jié)構(gòu)和類別進(jìn)行判別，例如對地物目標(biāo)進(jìn)行的結(jié)構(gòu)和類別進(jìn)行判別的信息處理方法及電子設(shè)備。該方法和電子設(shè)備能夠通過對多光譜特征進(jìn)行處理，得到形狀因子，結(jié)合方向性信息進(jìn)行處理，計(jì)算得到所需的不同的參數(shù)來構(gòu)建判別指數(shù)，對目標(biāo)的結(jié)構(gòu)和類別進(jìn)行判別，從而提高對目標(biāo)信息的提取質(zhì)量，結(jié)合多個(gè)參數(shù)對目標(biāo)進(jìn)行判別，從而對目標(biāo)進(jìn)行快速地分類，并提高對目標(biāo)分類的準(zhǔn)確度和精度。

發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

本發(fā)明公開了一種用于對目標(biāo)進(jìn)行判別的信息處理方法，該方法包括多光譜信息處理步驟，方向性信息處理步驟，分析步驟，顯示步驟。

優(yōu)選地，多光譜信息處理步驟包括：從多光譜信息中提取光譜特征，構(gòu)成訓(xùn)練樣本向量。

優(yōu)選地，方向性信息處理步驟包括：根據(jù)訓(xùn)練樣本向量得到目標(biāo)形狀因子，結(jié)合方向性信息計(jì)算得到不同的參數(shù)。

優(yōu)選地，分析步驟包括：結(jié)合多光譜信息和方向性信息得到判別指數(shù)i(λ)，根據(jù)i(λ)的數(shù)值范圍判別目標(biāo)結(jié)構(gòu)和類別。

優(yōu)選地，顯示步驟，對分析步驟中判別的結(jié)果進(jìn)行輸出和顯示。

優(yōu)選地，該方法還包括光譜信息判別步驟和驗(yàn)證步驟。

優(yōu)選地，所述光譜信息判別步驟包括根據(jù)提取的光譜特征直接對目標(biāo)進(jìn)行判別。

優(yōu)選地，所述驗(yàn)證步驟包括：根據(jù)實(shí)測信息數(shù)據(jù)驗(yàn)證光譜信息判別步驟中得到的判別結(jié)果以及分析步驟得到的判別結(jié)果，將二者的精度進(jìn)行比較驗(yàn)證。

優(yōu)選地，所述顯示步驟還包括將比較驗(yàn)證的結(jié)果進(jìn)行輸出和顯示。

本發(fā)明還公開了一種用于對目標(biāo)進(jìn)行判別的信息處理的電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括多光譜信息處理裝置，方向性信息處理裝置，分析裝置，顯示裝置。

優(yōu)選地，多光譜信息處理裝置，從多光譜信息中提取光譜特征，構(gòu)成訓(xùn)練樣本向量。

優(yōu)選地，方向性信息處理裝置，根據(jù)訓(xùn)練樣本向量得到目標(biāo)形狀因子，結(jié)合方向性信息計(jì)算得到不同的參數(shù)。

優(yōu)選地，分析裝置，結(jié)合多光譜信息和方向性信息得到判別指數(shù)i(λ)，根據(jù)i(λ)的數(shù)值范圍判別目標(biāo)結(jié)構(gòu)和類別。

優(yōu)選地，顯示裝置，對分析步驟中判別的結(jié)果進(jìn)行輸出和顯示。

優(yōu)選地，該方法還包括光譜信息判別裝置和驗(yàn)證裝置。

優(yōu)選地，所述光譜信息判別裝置包括根據(jù)提取的光譜特征直接對目標(biāo)進(jìn)行判別。

優(yōu)選地，所述驗(yàn)證裝置包括：根據(jù)實(shí)測信息數(shù)據(jù)驗(yàn)證光譜信息判別步驟中得到的判別結(jié)果以及分析步驟得到的判別結(jié)果，將二者的精度進(jìn)行比較驗(yàn)證。

優(yōu)選地，所述顯示裝置還包括將比較驗(yàn)證的結(jié)果進(jìn)行輸出和顯示。

附圖說明

下面結(jié)合附圖及實(shí)施方式對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明：

圖1為信息處理方法實(shí)施例1的流程圖。

圖2為信息處理方法實(shí)施例2的流程圖。

圖3為信息處理電子設(shè)備實(shí)施例1的示意圖。

圖4為信息處理電子設(shè)備實(shí)施例2的示意圖。

具體實(shí)施方式

在下文中更詳細(xì)地描述了本發(fā)明以有助于對本發(fā)明的理解。

應(yīng)當(dāng)理解的是，在說明書和權(quán)利要求書中使用的術(shù)語或詞語不應(yīng)當(dāng)理解為具有在字典中限定的含義，而應(yīng)理解為在以下原則的基礎(chǔ)上具有與其在本發(fā)明上下文中的含義一致的含義：術(shù)語的概念可以適當(dāng)?shù)赜砂l(fā)明人為了對本發(fā)明的最佳說明而限定。

本發(fā)明公開了一種用于對目標(biāo)進(jìn)行判別的信息處理方法，該方法包括多光譜信息處理步驟，方向性信息處理步驟，分析步驟，顯示步驟。

進(jìn)一步地，多光譜信息處理步驟包括：從多光譜信息中提取光譜特征，構(gòu)成訓(xùn)練樣本向量。

進(jìn)一步地，方向性信息處理步驟包括：根據(jù)訓(xùn)練樣本向量得到目標(biāo)形狀因子，結(jié)合方向性信息計(jì)算得到不同的參數(shù)。

進(jìn)一步地，分析步驟包括：結(jié)合多光譜信息和方向性信息得到判別指數(shù)i(λ)，根據(jù)i(λ)的數(shù)值范圍判別目標(biāo)結(jié)構(gòu)和類別。

進(jìn)一步地，顯示步驟，對分析步驟中判別的結(jié)果進(jìn)行輸出和顯示。

進(jìn)一步地，所述多光譜信息處理步驟包括：從多光譜信息中提取光譜特征，給定一個(gè)數(shù)據(jù)集合a＝{(ai)，i＝1，2，......，n}，其中，ai是從多光譜信息中提取的光譜特征所構(gòu)成的訓(xùn)練樣本向量。

進(jìn)一步地，根據(jù)訓(xùn)練樣本向量得到目標(biāo)形狀因子，結(jié)合方向性信息計(jì)算得到不同的參數(shù)：

r(θ，λ)＝f1(λ)k1(θ)+f2(λ)k2(θ)+f3(λ)k3(θ)+...fn(λ)kn(θ)

其中，r(θ，λ)為目標(biāo)形狀指示因子，來自于光譜特征，kn為根據(jù)光譜特征中不同入射角θ提供目標(biāo)形狀的不同的參數(shù)核，fn(λ)為計(jì)算得到的不同的參數(shù)，λ為波長。

進(jìn)一步地，所述判別指數(shù)i(λ)通過以下公式得到：

i(λ)＝1+f1(λ)/f3(λ)*0.2-f2(λ)/f3(λ)*0.1。

本發(fā)明還公開了一種用于對目標(biāo)進(jìn)行判別的信息處理方法，該方法包括多光譜信息處理步驟，光譜信息判別步驟，方向性信息處理步驟，分析步驟，驗(yàn)證步驟，顯示步驟；

進(jìn)一步地，多光譜信息處理步驟包括：從多光譜信息中提取光譜特征，構(gòu)成訓(xùn)練樣本向量。

進(jìn)一步地，光譜信息判別步驟包括：根據(jù)提取的光譜特征直接對目標(biāo)進(jìn)行判別。

進(jìn)一步地，方向性信息處理步驟包括：根據(jù)訓(xùn)練樣本向量得到目標(biāo)形狀因子，結(jié)合方向性信息計(jì)算得到不同的參數(shù)。

進(jìn)一步地，分析步驟包括：結(jié)合多光譜信息和方向性信息得到判別指數(shù)i(λ)，根據(jù)i(λ)的數(shù)值范圍判別目標(biāo)結(jié)構(gòu)和類別。

進(jìn)一步地，驗(yàn)證步驟包括：根據(jù)實(shí)測信息數(shù)據(jù)驗(yàn)證光譜信息判別步驟中得到的判別結(jié)果以及分析步驟得到的判別結(jié)果，將二者的精度進(jìn)行比較驗(yàn)證。

進(jìn)一步地，顯示步驟包括對分析步驟中判別的結(jié)果進(jìn)行輸出和顯示。

進(jìn)一步地，顯示步驟還包括將比較驗(yàn)證的結(jié)果進(jìn)行輸出和顯示。

進(jìn)一步地，所述多光譜信息處理步驟包括：從多光譜信息中提取光譜特征，給定一個(gè)數(shù)據(jù)集合a＝{(ai)，i＝1，2，......，n}，其中，ai是從多光譜信息中提取的光譜特征所構(gòu)成的訓(xùn)練樣本向量。

進(jìn)一步地，根據(jù)訓(xùn)練樣本向量得到目標(biāo)形狀因子，結(jié)合方向性信息計(jì)算得到不同的參數(shù)：

r(θ，λ)＝f1(λ)k1(θ)+f2(λ)k2(θ)+f3(λ)k3(θ)+...fn(λ)kn(θ)

其中，r(θ，λ)為目標(biāo)形狀指示因子，來自于光譜特征，kn為根據(jù)光譜特征中不同入射角θ提供目標(biāo)形狀的不同的參數(shù)核，fn(λ)為計(jì)算得到的不同的參數(shù)，λ為波長。

進(jìn)一步地，所述判別指數(shù)i(λ)通過以下公式得到：

i(λ)＝1+f1(λ)/f3(λ)*0.2-f2(λ)/f3(λ)*0.1。

本發(fā)明還公開了一種用于對目標(biāo)進(jìn)行判別的信息處理的電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括多光譜信息處理裝置，方向性信息處理裝置，分析裝置，顯示裝置。

進(jìn)一步地，多光譜信息處理裝置，從多光譜信息中提取光譜特征，構(gòu)成訓(xùn)練樣本向量。

進(jìn)一步地，方向性信息處理裝置，根據(jù)訓(xùn)練樣本向量得到目標(biāo)形狀因子，結(jié)合方向性信息計(jì)算得到不同的參數(shù)。

進(jìn)一步地，分析裝置，結(jié)合多光譜信息和方向性信息得到判別指數(shù)i(λ)，根據(jù)i(λ)的數(shù)值范圍判別目標(biāo)結(jié)構(gòu)和類別。

進(jìn)一步地，顯示裝置，對分析步驟中判別的結(jié)果進(jìn)行輸出和顯示。

進(jìn)一步地，所述多光譜信息處理裝置包括：從多光譜信息中提取光譜特征，給定一個(gè)數(shù)據(jù)集合a＝{(ai)，i＝1，2，......，n}，其中，ai是從多光譜信息中提取的光譜特征所構(gòu)成的訓(xùn)練樣本向量。

進(jìn)一步地，所述根據(jù)訓(xùn)練樣本向量得到目標(biāo)形狀因子，結(jié)合方向性信息計(jì)算得到不同的參數(shù)：

r(θ，λ)＝f1(λ)k1(θ)+f2(λ)k2(θ)+f3(λ)k3(θ)+...fn(λ)kn(θ)

其中，r(θ，λ)為目標(biāo)形狀指示因子，來自于光譜特征，kn為根據(jù)光譜特征中不同入射角θ提供目標(biāo)形狀的不同的參數(shù)核，fn(λ)為計(jì)算得到的不同的參數(shù)，λ為波長。

進(jìn)一步地，所述判別指數(shù)i(λ)通過以下公式得到：

i(λ)＝1+f1(λ)/f3(λ)*0.2-f2(λ)/f3(λ)*0.1。

本發(fā)明還公開了一種用于對目標(biāo)進(jìn)行判別的信息處理的電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括多光譜信息處理裝置，方向性信息處理裝置，分析裝置，顯示裝置；

進(jìn)一步地，多光譜信息處理裝置，從多光譜信息中提取光譜特征，構(gòu)成訓(xùn)練樣本向量。

進(jìn)一步地，方向性信息處理裝置，根據(jù)訓(xùn)練樣本向量得到目標(biāo)形狀因子，結(jié)合方向性信息計(jì)算得到不同的參數(shù)。

進(jìn)一步地，分析裝置，結(jié)合多光譜信息和方向性信息得到判別指數(shù)i(λ)，根據(jù)i(λ)的數(shù)值范圍判別目標(biāo)結(jié)構(gòu)和類別。

進(jìn)一步地，顯示裝置，對分析裝置中判別的結(jié)果進(jìn)行輸出和顯示。

進(jìn)一步地，該電子設(shè)備還包括光譜信息判別裝置和驗(yàn)證裝置

進(jìn)一步地，所述光譜信息判別裝置包括根據(jù)提取的光譜特征直接對目標(biāo)進(jìn)行判別。

進(jìn)一步地，所述驗(yàn)證裝置包括：根據(jù)實(shí)測信息數(shù)據(jù)驗(yàn)證光譜信息判別步驟中得到的判別結(jié)果以及分析步驟得到的判別結(jié)果，將二者的精度進(jìn)行比較驗(yàn)證。

進(jìn)一步地，所述顯示裝置還包括將比較驗(yàn)證的結(jié)果進(jìn)行輸出和顯示。

進(jìn)一步地，所述多光譜信息處理步驟包括：從多光譜信息中提取光譜特征，給定一個(gè)數(shù)據(jù)集合a＝{(ai)，i＝1，2，......，n}，其中，ai是從多光譜信息中提取的光譜特征所構(gòu)成的訓(xùn)練樣本向量。

進(jìn)一步地，根據(jù)訓(xùn)練樣本向量得到目標(biāo)形狀因子，結(jié)合方向性信息計(jì)算得到不同的參數(shù)：

r(θ，λ)＝f1(λ)k1(θ)+f2(λ)k2(θ)+f3(λ)k3(θ)+...fn(λ)kn(θ)

其中，r(θ，λ)為目標(biāo)形狀指示因子，來自于光譜特征，kn為根據(jù)光譜特征中不同入射角θ提供目標(biāo)形狀的不同的參數(shù)核，fn(λ)為計(jì)算得到的不同的參數(shù)，λ為波長。

進(jìn)一步地，所述判別指數(shù)i(λ)通過以下公式得到：

i(λ)＝1+f1(λ)/f3(λ)*0.2-f2(λ)/f3(λ)*0.1。

以上描述了本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施方式，然其并非用以限定本發(fā)明。本領(lǐng)域技術(shù)人員對在此公開的實(shí)施方案可進(jìn)行并不偏離本發(fā)明范疇和精神的改進(jìn)和變化。