發(fā)布時(shí)間：2017-07-30 06:25

  本文關(guān)鍵詞：基于分類補(bǔ)償?shù)倪b感影像陰影去除算法研究

  更多相關(guān)文章： 遙感影像 陰影去除 亮暗補(bǔ)償 非局部正則化 分類補(bǔ)償 高通濾波

【摘要】：隨著科技的不斷進(jìn)步發(fā)展,衛(wèi)星遙感技術(shù)迎來了前所未有的發(fā)展階段。遙感技術(shù)因具有其他技術(shù)望塵莫及的特點(diǎn),使得遙感技術(shù)在越來越多的領(lǐng)域得到了應(yīng)用。然而,遙感影像中,因存在大量的高大建筑物以及樹木等物體會(huì)遮擋住太陽光線,導(dǎo)致在地面上形成陰影。陰影的存在對(duì)遙感影像的應(yīng)用有有利的影響,也有不利的影響。我們可以通過陰影的性質(zhì),如大小,形狀,方向等來估計(jì)遮擋物的大小,形狀以及光源方向等。但是陰影的存在意味著信息受損,使得遙感影像在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的應(yīng)用受到影響,如目標(biāo)識(shí)別、圖像分割、圖像配準(zhǔn)等,因此,為了能夠減弱、消除這種不利影響,就需要對(duì)遙感影像中的陰影區(qū)域進(jìn)行顏色信息與細(xì)節(jié)信息的恢復(fù),使得遙感影像的數(shù)據(jù)能夠得到充分并且正確的利用。陰影區(qū)域的信息恢復(fù)包含了兩個(gè)研究方向：陰影檢測、陰影去除,本文以遙感影像的陰影去除算法作為研究對(duì)象。本文首先對(duì)現(xiàn)有陰影去除方法的原理進(jìn)行了詳細(xì)描述,并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真分析。然后對(duì)現(xiàn)有基于非局部正則化的陰影去除方法仍存在顏色信息恢復(fù)不夠好的缺點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn),設(shè)計(jì)了一種基于亮暗補(bǔ)償?shù)姆蔷植空齽t化陰影去除方法。該方法首先通過將具有較大面積的獨(dú)立陰影以及其相似非陰影分別分為亮、暗兩個(gè)區(qū)域,并分別進(jìn)行補(bǔ)償,得到顏色信息恢復(fù)更好的陰影去除預(yù)測圖像,然后分析了不同地物之間在R,G,B三個(gè)色彩通道的陰影尺度差,提出對(duì)陰影尺度非局部正則項(xiàng)三個(gè)色彩通道分別分配權(quán)值,減少在增強(qiáng)陰影區(qū)域細(xì)節(jié)信息時(shí)所產(chǎn)生的顏色失真現(xiàn)象。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所改進(jìn)的方法能夠更好的恢復(fù)陰影區(qū)域的顏色信息。針對(duì)基于亮暗補(bǔ)償?shù)姆蔷植空齽t化陰影去除方法存在算法效率低、陰影去除結(jié)果仍存在一定的顏色偏差問題,設(shè)計(jì)了一種結(jié)合分類補(bǔ)償與高通濾波的陰影去除方法。該方法首先通過利用外檢查線尋找到每一陰影類對(duì)應(yīng)的非陰影類,陰影類與對(duì)應(yīng)的非陰影類進(jìn)行一一映射補(bǔ)償,減弱陰影類與類之間的相互影響。然后通過對(duì)原始陰影圖像進(jìn)行高通濾波,并將濾波后的結(jié)果進(jìn)行亮度提升,得到細(xì)節(jié)信息增強(qiáng)的圖像。最后結(jié)合分類補(bǔ)償結(jié)果與高通濾波結(jié)果,使得陰影去除結(jié)果能夠同時(shí)兼顧顏色信息與細(xì)節(jié)紋理信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法的陰影去除結(jié)果細(xì)節(jié)信息與顏色信息保持較好,算法效率得到了很大提高。
【關(guān)鍵詞】：遙感影像 陰影去除 亮暗補(bǔ)償 非局部正則化 分類補(bǔ)償 高通濾波
【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】：2015
【分類號(hào)】：TP751
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-18
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 陰影簡介13-16
• 1.3.1 陰影的分類13-14
• 1.3.2 陰影的性質(zhì)14
• 1.3.3 遙感影像陰影的特性14-15
• 1.3.4 陰影去除評(píng)價(jià)指標(biāo)15-16
• 1.4 本文研究內(nèi)容16-17
• 1.5 本文組織結(jié)構(gòu)17-18
• 第2章 現(xiàn)有遙感影像陰影去除算法分析18-34
• 2.1 引言18
• 2.2 基于顏色恒常性的陰影去除算法18-21
• 2.2.1 顏色恒常陰影去除原理18-20
• 2.2.2 仿真分析20-21
• 2.3 基于樣本學(xué)習(xí)匹配的陰影去除算法21-25
• 2.3.1 基于樣本學(xué)習(xí)匹配的算法原理21-24
• 2.3.2 仿真分析24-25
• 2.4 基于區(qū)域補(bǔ)償?shù)年幱叭コ惴?/span>25-29
• 2.4.1 區(qū)域補(bǔ)償算法原理26
• 2.4.2 基于色彩空間變換的陰影去除26-27
• 2.4.3 基于內(nèi)外檢查線匹配的陰影去除27-28
• 2.4.4 仿真分析28-29
• 2.5 基于非局部正則化的陰影去除29-33
• 2.5.1 軟陰影29-30
• 2.5.2 獲取預(yù)測圖像30
• 2.5.3 獲取陰影去除圖像30-32
• 2.5.4 仿真分析32-33
• 2.6 本章小結(jié)33-34
• 第3章 基于亮暗補(bǔ)償?shù)姆蔷植空齽t化陰影去除34-44
• 3.1 基于亮暗補(bǔ)償?shù)姆蔷植空齽t化陰影去除34-38
• 3.1.1 亮暗補(bǔ)償34-35
• 3.1.2 陰影尺度差分析35-36
• 3.1.3 分類分配權(quán)值36-38
• 3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析38-43
• 3.2.1 亮暗補(bǔ)償實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析38-39
• 3.2.2 同一預(yù)測圖像不同權(quán)值分配實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析39
• 3.2.3 陰影去除實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析39-43
• 3.3 本章小結(jié)43-44
• 第4章 結(jié)合分類補(bǔ)償與高通濾波的陰影去除44-51
• 4.1 分類補(bǔ)償44-46
• 4.1.1 分類補(bǔ)償思想44
• 4.1.2 分類補(bǔ)償算法實(shí)現(xiàn)44-45
• 4.1.3 分類補(bǔ)償結(jié)果分析45-46
• 4.2 高通濾波46-47
• 4.2.1 圖像頻域?yàn)V波46-47
• 4.2.2 亮度提升47
• 4.2.3 結(jié)合分類補(bǔ)償與高通濾波47
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析47-50
• 4.4 本章小結(jié)50-51
• 第5章 遙感影像陰影去除可視化演示51-58
• 5.1 圖形用戶界面概述51-52
• 5.2 遙感影像陰影去除可視化演示界面52-57
• 5.2.1 圖形用戶界面相關(guān)說明模塊53-54
• 5.2.2 遙感影像選擇模塊54-55
• 5.2.3 現(xiàn)有陰影去除方法模塊55-56
• 5.2.4 改進(jìn)方法模塊56-57
• 5.3 本章小結(jié)57-58
• 結(jié)論與展望58-60
• 參考文獻(xiàn)60-64
• 致謝64-65
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文及參與的科研項(xiàng)目65

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 高賢君;萬幼川;楊元維;何培培;;高分辨率遙感影像陰影的自動(dòng)檢測與自動(dòng)補(bǔ)償[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2014年08期

2 方菊芹;陳帆;和紅杰;尹忠科;;結(jié)合局部分類水平集與顏色特征的遙感影像陰影檢測[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2014年06期

3 黃微;傅利琴;王琛;;基于梯度域的保紋理圖像陰影去除算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2013年08期

4 楊玲;阮心玲;李暢;;一種自適應(yīng)Retinex的航空影像陰影消除方法[J];測繪工程;2013年03期

5 林宗堅(jiān);任超鋒;姚娜;解斐斐;;一種航空影像陰影補(bǔ)償方法[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2013年04期

6 高賢君;萬幼川;鄭順義;李健;;航空遙感影像陰影的自動(dòng)檢測與補(bǔ)償[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2012年11期

7 王潤生;熊盛青;聶洪峰;梁樹能;齊澤榮;楊金中;閆柏琨;趙福岳;范景輝;童立強(qiáng);林鍵;甘甫平;陳微;楊蘇明;張瑞江;葛大慶;張曉坤;張振華;王品清;郭小方;李麗;;遙感地質(zhì)勘查技術(shù)與應(yīng)用研究[J];地質(zhì)學(xué)報(bào);2011年11期

8 徐鵬杰;鄧?yán)?;遙感技術(shù)在減災(zāi)救災(zāi)中的應(yīng)用[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2011年04期

9 郝寧波;廖海斌;;基于同態(tài)濾波的高分辨率遙感影像陰影消除方法[J];軟件導(dǎo)刊;2010年12期

10 葉勤;徐秋紅;謝惠洪;;城市航空影像中基于顏色恒常性的陰影消除[J];光電子.激光;2010年11期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 方菊芹;遙感影像陰影檢測與去除算法研究[D];西南交通大學(xué);2014年

2 鞠何其;基于色彩空間變換的遙感影像陰影檢測與去除技術(shù)[D];上海交通大學(xué);2009年

，

本文編號(hào)：592873