基于分水岭的高光谱图像分类方法

第３８卷第１期　２０１５年３月　南京师大学报（自然科学版）　ＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＮＡＮＪＩＮＧ　ＮＯＲＭＡＬ　ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（Ｎａｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｅｄｉｔｉｏｎ）　Ｖ０ｌ＿３８　Ｎｏ．１　

Ｍａｒ，２０１５　

基于分水岭的高光谱图像分类方法　舒速，杨　明，赵振凯　（南京师范大学计算机科学与技术学院，江苏南京２１００２３）　［摘要］　近年来，高光谱图像的分类受到了广泛的关注，许多机器学习的方法都在高光谱图像上得到了应用，　如ＳＶＭ、神经网络、决策树等．为了提高分类精度，通常将图像的光谱信息与空间信息结合起来进行分类．本文　提出了如何利用分水岭分割得到的空间信息来得到更精确的分类结果．首先利用分水岭得到图像区域信息，然　后根据一个区域中是否含有训练样本而采取不同的策略得到该区域中所有点的类别．本文在两幅图像上分别用　ＳＶＭ和联合稀疏表示对该方法的有效性进行验证，实验结果表明该方法优于其他一些同类方法．　［关键词］分水岭，高光谱，图像分类　［中图分类号］ＴＰ７５１　［文献标志码］Ａ［文章编号］１００１—４６１６（２０１５）０ｌ－００９１—０７　

Ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ　Ｉｍａｇｅ　Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　Ｍｅｔｈｏｄ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｗａｔｅｒｓｈｅｄ　Ｓｈｕ　Ｓｕ，Ｙａｎｇ　Ｍｉｎｇ，Ｚｈａｏ　Ｚｈｅｎｋａｉ　（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ　２１００２３，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｈｙｐｅｍｐｅｃｔｒａｌ　ｉｍａｇｅ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｈａｓ　ａｔｔｒａｃｔｅｄ　ａ　ｇｒｅａｔ　ｄｅａｌ　ｏｆ　ａｔｔｅｎｔｉｏｎ．Ｍａｎｙ　ｍａｃｈｉｎｅ　ｌｅａｒｎｉｎｇ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｈａｖｅ　ｂｅｅｎ　ａｐｐｌｉｅｄ　ｉｎ　ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ　ｉｍａｇｅ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｓｕｃｈ　ａ８　ＳＶＭ，ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ａｎｄ　ｄｅｃｉｓｉｏｎ　ｔｒｅｅ，ｅｔｃ．Ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｉｎ—　ｃｒｅａｓｅ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓ，ｐｅｏｐｌｅ　ｕｓｕａｌｌｙ　ｉｎｔｅｇｒａｔｅ　ｏｆ　ｓｐａｔｉａｌ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｉｎｔｏ　ｔｈｅ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｐｒｏｃｅｓｓ．Ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ，ｗｅ　ｗｉｌｌ　ｐｒｅｓｅｎｔ　ｈｏｗ　ｔｏ　ｕｓｅ　ｓｐａｔｉａｌ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｏｂｔａｉｎｅｄ　ｂｙ　ｗａｔｅｒｓｈｅｄ　ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ｔｏ　ｏｂｔａｉｎ　ａ　ｍｏｒｅ　ａｃｃｕｒａｔｅ　ｃｌａｓｓｉ—　ｆｉｃａｔｉｏｎ　ｒｅｓｕｌｔｓ．Ｗｅ　ｏｂｔａｉｎｅｄ　ｔｈｅ　ｒｅｇｉｏｎａｌ　ｉｍｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｂｙ　ｗａｔｅｒｓｈｅｄ　ｓｅｇｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｔｈｅｎ　ａｄｏｐｔｅｄ　ｄｉｆｅｒｅｎｔ　ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ　ｔｏ　ｇｅｔ　ｔｈｅ　ｃａｔｅｇｏｒｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｐｏｉｎｔｓ　ｉｎ　ａｎ　ａｒｅａ　ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｔｈｅ　ａｒｅａ　ｗｈｅｔｈｅｒ　ｉｔ　ｃｏｎｔａｉｎｓ　ｔｈｅ　ｔｒａｉｎｉｎｇ　ｓａｍｐｌｅ．ＳＶＭ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｊｏｉｎｔ　ｓｐａｒｓｅ　ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ　ａｒｅ　ｕｓｅｄ　ｏｎ　ｔｗｏ　ｉｍａｇｅｓ　ｔｏ　ｖｅｒｉｆｙ　ｔｈｅ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｍｅｔｈｏｄ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｏｕｒ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｏｕｔｐｅｒｆｏｒｍｉｎｇ　ｓｏｍｅ　ｏｔｈｅｒ　ｓｉｍｉｌａｒ　ｍｅｔｈｏｄｓ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｗａｔｅｒｓｈｅｄ，ｈｙｐｅｒｓｐｅｅｔｒａｌ，ｉｍａｇｅ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　

在高光谱图像中，每一个像素点都记录了其详细的光谱信息，其光谱范围是从可见光到红外光谱区　域．通常不同材质在特定的波段反映不同的电磁能量，从而可以通过光谱的不同来区分不同的物质，为分　析不同材料的物理性质提供了宝贵的信息来源．高光谱图像在军事监视、环境监测、矿物识别等领域得到　了广泛的应用，其中分类是高光谱图像分析的重要内容之一．　在最初的高光谱图像分类应用中，都是利用某一个像素点的光谱信息将其划分为某一个类别，如最大　似然或Ｂａｙｅｓｉａｎ估计法¨＇　、神经网络　Ｊ、决策树Ｈ　Ｊ、基于核的方法，典型的如ＳＶＭ＿５一　．ＳＶＭ分类时可以　解决高维数问题，而且在只有少数训练集时，其性能仍然较好，但其参数的选择对分类的精度影响很大．　为了进一步提高分类精度，通常的做法都是将空问信息与光谱信息结合起来进行分类．可用形态滤　波器　和马尔可夫随机＿９　将空间信息融人到分类器中，而且实验证明此类方法也确实可以提高分类的精　度，但这些方法几乎都是采用固定窗口大小的邻域，这涉及到窗口大小如何选择，特别是当图像包含一些　小的或者复杂的结构时，几乎不可能找出一个适合所有结构的窗口．而在ＳＶＭ中，通常使用由空间信息和　光谱信息形成的组合核ＬＩ　，从而由于包含了空间信息而提高了分类精度．　图像分割是另一种获取空间信息的有力方法，图像分割将得到大小不一的自适应空间邻域，进行图像　分割的方法有多种，本文应用分水岭算法．由于分水岭会产生过分割，所以可以合理地假设分水岭得到一　

收稿日期：２０１４－０９—３０．　基金项目：国家自然科学基金重点、面上（６１４３２００８、６１２７２２２２）．　通讯联系人：舒速，硕士，研究方向：机器学习、模式识别．Ｅ．ｍａｉｌ：ｓｈｕｓｕ５１０＠１２６．ｃｏｍ　

一９ｌ一　南京师大学报（自然科学版）　第３８卷第１期（２０１５年）　个小区域中的所有像素点应属于同一个类．Ｔａｒａｂａｌｋａｔ等＿】¨充分利用了该特性，使用分水岭得到高光谱图　像的分割图，再使用ＳＶＭ对高光谱图像进行分类，得到图像的分类图，最后将分割图与分类图结合起来，　对分割图中的每个区域利用ＳＶＭ分类结果对其进行投票，使该区域所有像素点被划分为该区域中大多数　像素点所属的类别．　以上投票法中，在进行投票时，区域中的所有样本都是同等对待．而实际上，训练样本的标记十分准　确．所以，我们根据一个区域中是否有训练样本而采用不同的策略得到该区域所有样本的标记信息．　本文接下来的安排如下：第一部分介绍高光谱图像的分水岭分割，第二部分介绍如何得到最终的分类　结果，第三部分是实验结果分析与比较，第四部分是对本文工作的总结及对将来工作的展望．　

１分水岭分割　分水岭转换是基于数学形态学的技术，是图像分割的有力工具．分水岭转换根据二维单值图像中的　每个点的值将一幅图分为若干个积水盆地，每个积水盆地都跟图像的一个极小值有关．图１给出了一个　单波图像上的地形表示…Ｊ．　分水岭转换通常运用在一幅图像的梯度图像上，得到的每个区域的梯度变化都不明显，这样可以将图　像分为有意义的区域，分水岭线代表物体的边缘．　很多文献都描述了如何计算图像的分水岭变换　ＪＺ－ｌＳ］．本文采用Ｖｉｎｃｅｎｔ和Ｓｏｉｌｌｅ提出的经典方法¨　一　浸没法．分水岭变换得到的结果是将原图分割成小块的区域（与同一个局部极小值连在一起的点集）和山　脊线（小块区域间的边界），图２展示了一维数据上分水岭转换的一个例子＿ｌ　．图中包含了局部极小值和　其对应的区域，两个最大值代表区域间的边界．　

高度　

图１单波段图像的分水岭　Ｆｉｇ．１　Ｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃ　ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ　ｏｆ　ａ　ｏｎｅ－ｂａｎｄ　ｉｍａｇｅ　●，・　区域ｌ　区域２　区域３　图２一维数据上的分水岭转换　Ｆｉｇ．２　Ｅｘａｍｐｌｅ　ｏｆ　ｗａｔｅｒｓｈｅｄ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｉｎ　ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ　

如前所述，分水岭转换一般应用于图像的梯度图像，要求输入为单波段图像，得到的也是对应于一个　波段上的分割图．但高光谱图像含有Ｂ个波段，为了解决这个问题，文［Ｉ１］中阐述了多种如何得到高光谱　图像的分水岭分割的方法，主要是通过不同的方法得到图像的梯度图像．本文主要使用文［１１］中的两种　方法：ＲＣＭＧ和多维梯度（ＳｕｍＢａｎｄｓ）．　

２分类方法　２．１将分水岭的边界划分到一区域中　分水岭得到的结果包含区域和边界（分水岭点），本文采用文［１１］中的方法将边界点也划分到其中的　

一个区域中，首先对每个区域求出其中值向量　ｆ　ＳⅧ＝ａｒ…ｇｍｉｎＩ∑　｝，　（１）　

求出分水岭点与相邻区域的中值向量的距离，将分水岭点划到距离最小的那个区域中．得到分水岭的分　割图之后，下文将描述如何应用分水岭分割的结果来提高分类精度．　２．２分水岭与分类方法的结合　分水岭分割是对梯度图像进行分割，而且会产生过分割，所以它得到的一区域中的梯度变化是非常小　的，可以合理地假设分水岭分割中一个区域的所有样本都属于同一类，本文利用该特性及已标记样本的标　签很准确的特点来提高分类精度．本文采用两种分类方法：ＳＶＭ和联合稀疏表示．　一９２—　南京师大学报（自然科学版）　第３８卷第１期（２０１５年）　ｒ　（Ｘ）＝Ｉｌ　＿Ａ　ｌｌ，　ｍ＝１，２，…，　，　（５）　其中Ｓ　表示第ｍ类子字典Ａ　相对应的系数．将该区域内的所有点标记为残差最小的类　ｃｌａｓｓ（Ｘ）＝ａｒｇｍｉｎｒ　（　）．　（６）　／ｎ＝１，・一，Ｍ　分水岭（ＳｕｍＢａｎｄｓ、Ｓｕｍ４ＰＣＡ、ＲＣＭＧ）＋ＪＳＲ算法的流程如下：　

步骤１首先利用分水岭得到相应的分割图，对边界进行区域的指定，得到最终的分割结果．　步骤２判断每个区域是否有已标记样本且标记的类别唯一，是则进行步骤３，否则进行步骤４．　步骤３将该区域所有样本都标记为已标记样本的类别．　步骤４对该区域的样本利用公式（４）求出联合稀疏解，利用公式（５）求出所有点对应于每类的残　差，利用公式（６）将该区域的所有点分类．　本方法与文［１６］的不同在于采用了更合理的邻域进行联合稀疏表示，而且文［１６］中，是对每个点求　

一个联合稀疏表示，然后一次只对一个点进行分类，而本文中经过步骤３之后，只剩下很少的一部分点需　要分类，且每次对一个区域所有点求一个联合稀疏系数，对所有点进行一次性分类，相比文［１６］大大地减　少了运行时间．　

３实验结果与分析　为了验证所提出的方法的有效性，我们分别在两个数据集上进行了实验．在使用ＳＶＭ的实验中分别　与文［１１］中的方法进行对比，同时与使用组合核的ＳＶＭ作比较（定义为ＳＶＭ．ＣＫ）¨　，其中ＳＶＭ的参数　ｙ。和ｃ、组合核中的　都是通过交叉验证得到（Ｃ＝１　０２４，ｙ＝２一　）．联合稀疏表示中的参数ｚ＝０．０３，与　文［１６］中用到的方法（ＳＰ，ＯＭＰ，ＳＳＰ，ＳＯＭＰ）作比较．　３．１　ＡＶＩⅪＳ　Ｄａｔａ　Ｓｅｔ：Ｉｎｄｉａｎ　Ｐｉｎｅｓ上的实验结果与分析　３．１．１数据集：ＡＶＩＲＩＳ　Ｄａｔａ　Ｓｅｔ：Ｉｎｄｉａｎ　Ｐｉｎｅｓ　该图像是由ＡＶＩＲＩＳ遥感设备拍摄的印第安纳州西北部的印度松树测试地，由１４５×１４５个像素点构　成‘，空间分辨率为２０　ｍ每像素，包含２２０个波段，移除２０个吸水带波段后，本文使用剩下的２００个波段进　行实验．一共包含１６个类，并从每个类中随机抽取１０％的样本作为训练，其他作为测试样本．表１中列出　了每个类别的名称及对应类的样本数量．　表１　Ｉｎｄｉａｎ　Ｐｉｎｅｓ中样本类别及数目　Ｔａｂｌｅ　１　Ｃｌａｓｓ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｉｎｄｉａｎ　Ｐｉｎｅｓ　ｃｌａｓｓ　ｓａｍｐｌｅ　ｃｌａｓｓ　ｓａｍｐｌｅ　ｃｌａｓｓ　ｓａｍｐｌｅ　１一Ａｌｆａｌｆａ　４６　７一Ｇｍｓｓ—ｐａｓｔｕｒｅ．ｍｏｗｅｄ　２８　ｌ３一Ｗｈｅａｔ　２０５　２一Ｃｏｒｎ．ｎｏｔｉｌｌ　ｌ　４２８　８一Ｈａｖ—ｗｉｎｄｒｏｗｅｄ　４７８　１４一Ｗｏｏｄｓ　ｌ　２６５　３一Ｃｏｍ－ｍｉｎｔｉｌｌ　８３０　９一Ｏａｔｓ　２０　ｌ５一Ｂｌｄｇ・Ｇｒａｓｓ－Ｔｒｅｅ－Ｄｒｉｖｅｓ　３８６　４－－Ｃｏｒｎ　２３７　ｌ０－－Ｓｏｙｂｅａｎ．ｎｏｔｉｌｌ　９７２　ｌ６一Ｓｔｎｎｅ．Ｓｔｅｅ１．　ｒｏｗｅｒｓ　９３　５一Ｇｍｓｓ—ｐａｓｔｕｒｅ　４８３　１　ｌ－－Ｓｏｙｂｅａｎ．ｍｉｎｔｉｌｌ　２　４５５　６一Ｇｒａｓｓ—ｔｒｅｅｓ　７３０　１２－－Ｓｏｙｂｅａｎ—ｃｌｅａｎ　５９３