航空遙感影像的陰影處理方法研究.pdf

1、航空遙感影像具有空間分辨率高、信息量大的特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于地理信息產(chǎn)業(yè)、城市信息化建設(shè)、服務(wù)與旅游事業(yè)等城市經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展事業(yè)中。近年來(lái)，遙感影像分辨率隨遙感傳感技術(shù)的提高而呈百倍的增長(zhǎng)，這更是突出了影像中陰影的存在。陰影削弱甚至消除了被遮擋區(qū)域物體的光學(xué)和物理信息，對(duì)后續(xù)的影像處理，包括目標(biāo)識(shí)別、地物分類等造成消極的影響。因此，面對(duì)航空遙感技術(shù)產(chǎn)出的海量遙感影像，陰影去除技術(shù)成為近年來(lái)研究的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)航空遙感影像提出的

2、陰影處理方法，能夠成功完成陰影檢測(cè)與補(bǔ)償。在此基礎(chǔ)上，如何提高陰影檢測(cè)與補(bǔ)償?shù)臏?zhǔn)確率與速度、如何擴(kuò)展其應(yīng)用范圍又是陰影處理的重要研究方向。
　　本文研究了c3通道的不足，對(duì)基于c3通道的陰影檢測(cè)算法的各步驟提出改進(jìn)方案：第一，c3通道影像的非線性增強(qiáng)處理。為log變換公式設(shè)計(jì)可選參數(shù)擴(kuò)展像素值的動(dòng)態(tài)變化范圍，然后利用閾值法修正增強(qiáng)結(jié)果。第二，平滑去噪處理。以鄰接像素點(diǎn)與中心點(diǎn)的距離為影響因子設(shè)計(jì)權(quán)重公式，并結(jié)合閾值法來(lái)修正邊緣細(xì)節(jié)

3、處圖像模糊的效應(yīng)。第三，陰影邊緣檢測(cè)。針對(duì)改進(jìn)的Sobel邊緣檢測(cè)算法，利用高斯分布和抽樣方法估計(jì)邊緣閾值，從而實(shí)現(xiàn)閾值的自動(dòng)選取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，本文算法可有效降低噪聲對(duì)陰影提取的影響，尤其是在邊緣位置，改進(jìn)后的算法準(zhǔn)確率得到提高，適用于不同場(chǎng)景下的航空遙感影像的陰影檢測(cè)。
　　本文重點(diǎn)分析了現(xiàn)有的基于顏色恒常的陰影補(bǔ)償算法對(duì)航空遙感影像進(jìn)行陰影補(bǔ)償時(shí)的優(yōu)缺點(diǎn)，針對(duì)校正增益計(jì)算的不準(zhǔn)確性以及原算法忽略半影區(qū)域在陰影補(bǔ)償所占的重要地

4、位這兩個(gè)問(wèn)題，提出基于顏色恒常的分區(qū)域陰影補(bǔ)償算法：第一，本影的補(bǔ)償。首先，確定同質(zhì)區(qū)，根據(jù)陰影區(qū)域的大小確定同質(zhì)區(qū)的大小，然后通過(guò)“逐層選取”的方法標(biāo)記出陰影的同質(zhì)區(qū)；其次，分別對(duì)陰影區(qū)和同質(zhì)區(qū)進(jìn)行顏色恒常計(jì)算得到顏色校正增益；最后，通過(guò)顏色恒常公式將本影區(qū)域的色彩變換到非陰影光照條件下。第二，半影的補(bǔ)償。首先，對(duì)陰影邊緣施行擴(kuò)展處理，獲得半影區(qū)域；然后，在半影區(qū)分段多項(xiàng)式模型的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)半影光照補(bǔ)償公式；最后，根據(jù)光照補(bǔ)償公式對(duì)半

5、影區(qū)域進(jìn)行陰影補(bǔ)償。
　　航空遙感影像因其地物的多樣性與復(fù)雜性而在圖像處理領(lǐng)域擁有其特殊的地位，有針對(duì)性地對(duì)其進(jìn)行陰影檢測(cè)與補(bǔ)償始終是圖像處理的重點(diǎn)與難點(diǎn)。針對(duì)陰影檢測(cè)，本文分析了陰影區(qū)域的共有特征，沒(méi)有研究地物的獨(dú)有特征，因此，如何有針對(duì)性地分析地物的陰影相關(guān)特征，從而更有效地檢測(cè)出陰影也是今后的研究方向。針對(duì)陰影補(bǔ)償，本文使用同質(zhì)區(qū)的顏色恒常計(jì)算結(jié)果作為非陰影區(qū)的結(jié)果并增加半影補(bǔ)償步驟，如何在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步提高陰影補(bǔ)償?shù)木葢?yīng)