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1、目前,大范圍高分辨率的遙感圖像已經(jīng)在很多領(lǐng)域和行業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用,如國(guó)土資源統(tǒng)計(jì)、地理信息系統(tǒng)(GIS)、軍事國(guó)防、地質(zhì)調(diào)查、災(zāi)害評(píng)估、自然環(huán)境監(jiān)測(cè)以及城市規(guī)劃等。但原始圖像中的不同區(qū)域的子圖像可能是由不同型號(hào)的衛(wèi)星在不同時(shí)刻及不同氣候條件下拍攝得到的,因此在后期拼接后顯示時(shí),會(huì)出現(xiàn)相鄰域子圖像的色調(diào)相差過(guò)大的問(wèn)題。這會(huì)為后續(xù)的地理數(shù)據(jù)的分析處理帶來(lái)困難,影響分析統(tǒng)計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性。目前實(shí)際工作中人們大多采取Photoshop等圖像處
2、理軟件來(lái)人工進(jìn)行色調(diào)調(diào)整,其工作量大且耗時(shí)長(zhǎng)、效率低。本文提出了一種對(duì)多色調(diào)圖像統(tǒng)一調(diào)整的算法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題,通過(guò)少量的用戶(hù)交互,能自動(dòng)地把一張擁有不同色調(diào)的遙感圖像進(jìn)行色調(diào)統(tǒng)一,并可推廣適用到圖像處理的其他應(yīng)用領(lǐng)域中。 本文第一章介紹了遙感圖像及其處理的一些基礎(chǔ)知識(shí)和方法,回顧了色調(diào)調(diào)整方面研究的歷史和現(xiàn)狀,簡(jiǎn)述了本文工作的主要研究?jī)?nèi)容。 本文第二章提出了一種新的基于色彩傳遞的色調(diào)調(diào)整算法來(lái)進(jìn)行兩種色調(diào)圖像的統(tǒng)一調(diào)整。
3、該算法首先基于K均值算法和期望最大化算法對(duì)參考圖像區(qū)域和色調(diào)待調(diào)整圖像區(qū)域進(jìn)行概率分割,然后對(duì)參考圖像的每個(gè)分割分別進(jìn)行采樣,得到一系列的采樣點(diǎn)。對(duì)于待調(diào)整圖像中的每個(gè)點(diǎn),以該點(diǎn)的概率分割結(jié)果和該點(diǎn)的亮度作為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn).與參考圖像的每個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行比較,找出最合適的采樣點(diǎn),然后將該采樣點(diǎn)的顏色傳遞到待調(diào)整圖像區(qū)域的對(duì)應(yīng)點(diǎn),完成了色調(diào)的自動(dòng)調(diào)整。 本文的第三章提出了多色調(diào)圖像的統(tǒng)一調(diào)整方法。在第二章算法的基礎(chǔ)上,引入了人工交互,通過(guò)指
4、定基色調(diào)對(duì)不同的色調(diào)待調(diào)整區(qū)域指定不同的參考區(qū)域進(jìn)行色調(diào)的統(tǒng)一調(diào)整,并用Graph Cut方法在不同的調(diào)整結(jié)果的邊界拼合處進(jìn)行優(yōu)化,以消除明顯的拼合邊界。 本文的第四章介紹了色調(diào)統(tǒng)一算法的推廣應(yīng)用。主要應(yīng)用的實(shí)例有灰度圖像上色,紅外熱成像及多光譜融合圖像的自然感色彩圖像生成及基于材料熱數(shù)據(jù)庫(kù)的可見(jiàn)光地面圖像的紅外場(chǎng)景圖像生成,均取得了良好的效果。 在論文的最后,作者對(duì)全文的研究工作進(jìn)行了總結(jié),并提出了進(jìn)一步的研究方向和任
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