动态混沌扰动遗传算法的振动模糊高光谱图像复原

作者：王晓燕; 李杰^*; 彭帮平; 涂亦澄

来源：光谱学与光谱分析, 2021, 41(07): 2219-2225.

• 遗传算法
• 振动模糊
• 图像复原
• 混沌扰动

高光谱图像具有较高的光谱分辨率和空间分辨率,从而具备区分诊断地物光谱特性的能力,但是在获取高光谱图像时,经常会由于载荷平台的振动,导致光谱图像失真,严重影响光谱图像在应用中的精度和可信度。提出一种能够将振动模糊高光谱图像复原的动态混沌扰动遗传算法,该算法对比于普通的遗传算法,不会出现过早收敛,能够较准确的恢复图像,提高光谱质量。根据振动模糊图像的退化原理,找到振动模糊图像与清晰图像之间的映射关系和振动模糊图像的点扩散函数。针对振动模糊图像退化的非线性和混沌系统特征,用tent映射生成混沌初始种群,增强遗传算法的全局搜索能力。对产生的优秀个体,用切比雪夫映射进行混沌扰动,对优秀个体混沌优化,以增强遗传算法自身局部搜索能力。将三维高光谱影像平铺为二维图像,利用相邻的光谱通道的图像相关性,对每一幅图像进行复原,从而实现三维高光谱数据的复原。在澳大利亚机载Hymap成像光谱仪所提供的数据立方体中,进行了两组不同的振动模糊光谱图像复原仿真验证。将所提出的方法与近期使用的光谱图像复原算法和遗传复原算法进行对比分析,图像采用无参评价方法灰度平均梯度GMG和拉普拉斯算子LS,有参评价方法信噪比SNR和峰值信噪比PSNR,光谱采用光谱信息散度SID和光谱梯度角SGA评价方法,发现各个评价指标均有大幅改善。与最新的光谱复原算法相比,SNR提高了60%, PSNR提高了10%, GMG提高了11%, LS提高了11%, SID降低了39%, SGA降低了5%。与原遗传算法相比,图像的SNR提高了51%, PSNR提高了12%, GMG提高了33%, LS提高了43%, SID降低了39%, SGA降低了16%。计算结果表明该方法对恢复振动模糊高光谱图像数据非常有效,不仅能提高单波段图像的清晰度,光谱数据立方体的光谱质量也明显提高。

• 单位
  北京建筑大学; 北京物资学院