本文關(guān)鍵詞：基于線(xiàn)性校正的遙感圖像陰影去除算法研究　出處：《西南交通大學(xué)》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 遙感圖像 陰影去除 最大類(lèi)間方差法 引導(dǎo)濾波

【摘要】：近年來(lái),隨著航天航空技術(shù)的飛速發(fā)展,快鳥(niǎo)、伊科諾斯、上帝之眼等衛(wèi)星的發(fā)射,遙感技術(shù)也得到了廣泛的應(yīng)用,隨之產(chǎn)生了大量的遙感圖像。遙感圖像應(yīng)用在許多領(lǐng)域中,比如目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別、圖像分割等。然而,在大部分的遙感圖像中,由于地面上的高層建筑、大樹(shù)、大橋的遮擋,會(huì)導(dǎo)致在地面上形成陰影。一方面,我們可以利用陰影,比如3D陰影重建,估算建筑高度,形狀等;另一方面,陰影的存在也使得圖像信息受損,不僅降低了圖像顏色的色度,還使得圖像的紋理細(xì)節(jié)變得模糊。這些改變?cè)趫D像處理中都有消極影響,為了消除這種不利影響,將圖像原始信息得到有效的還原,需要對(duì)陰影區(qū)域的顏色和細(xì)節(jié)進(jìn)行處理。陰影的處理技術(shù)主要包含陰影檢測(cè)和陰影去除,本文主要針對(duì)陰影去除算法進(jìn)行研究分析�，F(xiàn)有線(xiàn)性校正陰影補(bǔ)償算法針對(duì)非勻質(zhì)的陰影去除結(jié)果存在色偏,導(dǎo)致原始陰影區(qū)域的圖像顏色信息受損,為了改善這一問(wèn)題,提出一種自適應(yīng)亮暗分類(lèi)的線(xiàn)性校正算法。該算法將圖像中每一塊陰影與鄰域非陰影區(qū)域的顏色信息提取出來(lái),以一定大小的窗口分別遍歷陰影區(qū)域和非陰影區(qū)域并計(jì)算每個(gè)窗口的對(duì)比度,選取出最大對(duì)比度的窗口,計(jì)算該窗口的均值作為分類(lèi)閾值,將陰影區(qū)域和非陰影區(qū)域分別分類(lèi),最后匹配陰影區(qū)域和周?chē)顷幱皡^(qū)域的亮暗類(lèi)再進(jìn)行線(xiàn)性補(bǔ)償,為了改善邊界痕跡,提升圖像修復(fù)質(zhì)量,提出加權(quán)均值的思想平滑邊界痕跡,最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文思想能夠改善圖像色偏,平滑邊界痕跡,使陰影邊界和非陰影邊界的過(guò)渡更加自然。針對(duì)自適應(yīng)亮暗分類(lèi)補(bǔ)償算法存在色偏和紋理丟失問(wèn)題,對(duì)該算法提出進(jìn)一步改進(jìn),設(shè)計(jì)了一種基于引導(dǎo)濾波的自適應(yīng)亮暗分類(lèi)遙感圖像陰影去除。首先采用改進(jìn)的最大類(lèi)間方差法將圖像分類(lèi)來(lái)改善圖像類(lèi)與類(lèi)之間色偏問(wèn)題。分類(lèi)時(shí)提取出圖像中的每一塊獨(dú)立的陰影,選取陰影邊界一定像素以?xún)?nèi)的非陰影作為匹配數(shù)據(jù),當(dāng)圖像有多類(lèi)時(shí),人工判定陰影區(qū)域類(lèi)的數(shù)量k。在分類(lèi)時(shí),采用多次最大類(lèi)間方差法分類(lèi)的思想,通過(guò)選取像素級(jí)差值最大的類(lèi)再次采用最大方差分類(lèi),每一次分類(lèi)k都自減1,直到k等于1時(shí)停止分類(lèi),然后將陰影區(qū)域和非陰影區(qū)域類(lèi)與類(lèi)之間分別匹配并計(jì)算校正參數(shù)。為了平滑邊界保存圖像邊界紋理細(xì)節(jié),結(jié)合了引導(dǎo)濾波和線(xiàn)性校正函數(shù),將陰影區(qū)域進(jìn)行處理。最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法處理結(jié)果顏色保真度較高,邊界痕跡能夠得到有效改善,紋理細(xì)節(jié)也能很好地保持。
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：1330283