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原文传递一种用于光谱气体检测的背景估计方法及系统

专利名称：	一种用于光谱气体检测的背景估计方法及系统
摘要：	本发明属于光谱分析技术领域，提供一种用于光谱气体检测的背景估计方法及系统，该方法针对特定的场合，对目标气体的背景光谱进行估计，从而解决了传统基于背景采集方法的气体检测算法在气体背景难以获取的情况下的检测难题。该方法包括以下步骤：首先利用采集到的光谱图像计算丰度值，并与丰度阈值比较，将检测的区域划分为目标区域和非目标区域；然后对目标区域进行聚类，得到至少一个有目标类别，以及对应的目标类别矩阵；对目标类别矩阵进行降维；找出背景波段矩阵，最后计算各个有目标类别对应的检测区域中目标气体的背景辐射。本发明通过背景波段的光谱估计全波段的背景光谱，完成将包含目标光谱信息的光谱转换为仅包含背景信息的光谱。
专利类型：	发明专利
申请人：	湖北久之洋红外系统股份有限公司
发明人：	岳松;王波;洪普;贾国伟;彭堂超
专利状态：	有效
申请日期：	1900-01-20T18:00:00+0805
发布日期：	1900-01-20T14:00:00+0805
申请号：	CN201911312597.2
公开号：	CN111007018A
代理机构：	湖北武汉永嘉专利代理有限公司
代理人：	许美红
分类号：	G01N21/25;G06T7/11;G06T7/136;G06T3/00;G06K9/62;G;G01;G06;G01N;G06T;G06K;G01N21;G06T7;G06T3;G06K9;G01N21/25;G06T7/11;G06T7/136;G06T3/00;G06K9/62
申请人地址：	430223 湖北省武汉市江夏区庙山开发区明泽街9号
主权项：	1.一种用于光谱气体检测的背景估计方法，其特征在于，包括以下步骤：对存在目标气体的区域进行光谱气体检测，采集高光谱图像；计算所述高光谱图像中每个像素对应的光谱相对于所述目标气体的标准光谱的丰度值；将所计算的每个像素的丰度值与预先设定的丰度阈值进行比较，将所检测的存在目标气体的区域划分为目标区域和非目标区域；对所述目标区域的所有像素构成的光谱矩阵采用基于划分的聚类算法进行聚类处理，得到NCP个有目标类别及对应的目标类别光谱矩阵，NCP为正整数；对所述目标类别光谱矩阵进行降维处理，得到各个有目标类别光谱矩阵的降维矩阵；根据所述目标气体的标准光谱确定所述目标气体的背景波段，所述背景波段为没有目标气体强烈吸收峰的波段，然后根据所述背景波段，确定所述各个有目标类别光谱矩阵对应的背景波段矩阵，以及所述降维矩阵对应的背景波段矩阵；根据所述各个有目标类别光谱矩阵对应的背景波段矩阵、所述降维矩阵对应的背景波段矩阵以及所述降维矩阵，计算各个有目标类别所对应的检测区域中所述目标气体的背景辐射。 2.根据权利要求1所述的用于光谱气体检测的背景估计方法，其特征在于，计算所述丰度值的求解条件为： Xi＝Q·αi+di 式中，Xi表示高光谱图像中第i个像素对应的光谱向量，Q表示目标气体的标准光谱向量，αi表示丰度值，di表示测量光谱去掉经拟合的目标气体标准光谱后的光谱向量，其中，i为正整数；在di的模取最小值时，计算每个像素的丰度值αi。 3.根据权利要求2所述的用于光谱气体检测的背景估计方法，其特征在于，计算所述丰度值αi的方法为：将所述高光谱图像转换成光谱矩阵X，大小为N×NB，其中，N表示高光谱图像的像素数，NB表示光谱总波段数；则Xi和Q的大小为1×NB；计算光谱矩阵X的均值光谱〈X〉：根据光谱矩阵X的均值光谱〈X〉计算光谱矩阵X的协方差Σx：根据光谱矩阵X的协方差Σx计算丰度值αi：式中，表示ΣX的逆矩阵。 4.根据权利要求1所述的用于光谱气体检测的背景估计方法，其特征在于，将所检测的存在目标气体的区域划分为目标区域和非目标区域的方法为：在像素的丰度值αi高于所述丰度阈值的情况下，将该像素划分为存在目标的区域；在像素的丰度值αi小于或等于所述丰度阈值的情况下，将该像素分划为不存在目标的区域。 5.根据权利要求1所述的用于光谱气体检测的背景估计方法，其特征在于，所述基于划分的聚类算法为：k-means、k-medoids、k-modes、k-medians或kernel k-means。 6.根据权利要求1所述的用于光谱气体检测的背景估计方法，其特征在于，所述降维的方法为：主成分分析PCA、最小/最大自相关因子分析MAF、噪声调整的主成分分析NPCA、典型相关分析CCA、独立成分分析ICA、投影寻踪PP、非负矩阵分解或非线性主成分分析KPCA。 7.根据权利要求1所述的用于光谱气体检测的背景估计方法，其特征在于，根据目标气体的标准光谱确定所述目标气体的背景波段的方法为：计算目标气体的标准光谱对应的向量V中所有元素的均值将向量V中的每一个元素均除以均值并取绝对值，得到向量S；设定一个阈值，将向量S中高于所述阈值的元素所对应的波段视为强烈吸收峰的波段，背景波段为没有目标强烈吸收峰的波段。 8.根据权利要求1所述的用于光谱气体检测的背景估计方法，其特征在于，计算各个有目标类别所对应的检测区域中所述目标气体的背景辐射的公式为：式中，表示各个有目标类别光谱矩阵对应的背景波段矩阵，表示各个有目标类别光谱矩阵的降维矩阵对应的背景波段矩阵，表示的伪逆矩阵，表示各个有目标类别光谱矩阵的降维矩阵，表示各个有目标类别所对应的检测区域中目标气体的背景辐射。 9.一种用于光谱气体检测的背景估计系统，其特征在于，包括：图像采集模块，用于对存在目标气体的区域进行光谱气体检测，采集高光谱图像；丰度值计算模块，用于计算所述高光谱图像中每个像素对应的光谱相对于所述目标气体的标准光谱的丰度值；区域划分模块，用于将所计算的每个像素的丰度值与预先设定的丰度阈值进行比较，将所检测的存在目标气体的区域划分为目标区域和非目标区域；目标区域聚类模块，用于对所述目标区域的所有像素构成的光谱矩阵采用基于划分的聚类算法进行聚类处理，得到NCP个有目标类别及对应的目标类别光谱矩阵，NCP为正整数；矩阵降维模块，用于对所述目标类别光谱矩阵进行降维处理，得到各个有目标类别光谱矩阵的降维矩阵；背景波段矩阵计算模块，用于根据所述目标气体的标准光谱确定所述目标气体的背景波段，所述背景波段为没有目标气体强烈吸收峰的波段，然后根据所述背景波段，确定所述各个有目标类别光谱矩阵对应的背景波段矩阵，以及所述降维矩阵对应的背景波段矩阵；背景辐射计算模块，用于根据所述各个有目标类别光谱矩阵对应的背景波段矩阵、所述降维矩阵对应的背景波段矩阵以及所述降维矩阵，计算各个有目标类别所对应的检测区域中所述目标气体的背景辐射。 10.一种计算机存储介质，其特征在于：其内存储有可被计算机处理器执行的计算机程序，该计算机程序执行如权利要求1-8中任一项所述的用于光谱气体检测的背景估计方法。
所属类别：	发明专利