本文關(guān)鍵詞：高空間分辨率遙感影像中建筑物陰影的處理研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,衛(wèi)星傳感器的空間分辨率得到快速提高,遙感影像的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。然而,遙感影像的成像過(guò)程受到諸多因素的影響,尤其是高大建筑物對(duì)光線的遮擋在影像上形成陰影,減少了影像上的有效信息,從而降低了影像的質(zhì)量。陰影形成的主要原因是光照輻射能量不足,陰影的存在會(huì)對(duì)圖像識(shí)別、地物提取和分類處理等工作造成嚴(yán)重干擾,影響數(shù)據(jù)處理的精度,有時(shí)甚至使得數(shù)據(jù)處理無(wú)法進(jìn)行。因此,如何有效的減少或消除陰影的影響在遙感影像預(yù)處理中顯得十分重要。 一般來(lái)說(shuō),陰影處理主要包括陰影檢測(cè)和陰影去除兩個(gè)過(guò)程。 本文的主要工作為對(duì)遙感影像中陰影形成機(jī)理和分析處理方法進(jìn)行研究,以能夠達(dá)到較為精確的檢測(cè)陰影和有效去除陰影為目標(biāo)。本文在研究過(guò)程中,首先對(duì)現(xiàn)有陰影檢測(cè)方法進(jìn)行分析,并對(duì)基于多波段、HIS和RGB的三種常見(jiàn)陰影檢測(cè)算法進(jìn)行了對(duì)比分析。綜合使用實(shí)驗(yàn)過(guò)程中積累的檢測(cè)條件,實(shí)驗(yàn)區(qū)影像的陰影檢測(cè)精度能夠達(dá)到80%以上。其次本文對(duì)現(xiàn)有陰影去除方法進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析,實(shí)現(xiàn)了基于HIS空間補(bǔ)償?shù)年幱叭コ惴�。此外本文還提出了基于分類后的陰影去除方法,即通過(guò)對(duì)陰影區(qū)域和非陰影區(qū)域的影像進(jìn)行分類,提取非陰影區(qū)域各類地物信息來(lái)補(bǔ)償陰影區(qū)域相應(yīng)的灰度紋理信息。通過(guò)與基于HIS空間補(bǔ)償方法的對(duì)比分析,驗(yàn)證了本文方法的可行性和高效性。最后,本文在OpenRS影像處理軟件平臺(tái)進(jìn)行插件編程開發(fā),實(shí)現(xiàn)了遙感影像中陰影處理的過(guò)程。
【關(guān)鍵詞】：陰影檢測(cè) 陰影去除 高空間分辨率 分類
【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】：2014
【分類號(hào)】：P237
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 研究背景及意義10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 陰影檢測(cè)11-12
• 1.2.2 陰影去除12-13
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容13
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)13-15
• 第2章 遙感影像中陰影特征15-18
• 2.1 陰影成像模型15-16
• 2.2 陰影特征16-17
• 2.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介17
• 2.4 本章小結(jié)17-18
• 第3章 遙感影像陰影檢測(cè)18-39
• 3.1 現(xiàn)有陰影檢測(cè)算法18-19
• 3.2 基于HIS顏色空間陰影檢測(cè)19-22
• 3.2.1 HIS陰影檢測(cè)原理及特性19-22
• 3.2.2 HIS陰影檢測(cè)步驟22
• 3.3 基于RGB色彩空間陰影檢測(cè)22-25
• 3.3.1 RGB陰影檢測(cè)原理及特性22-24
• 3.3.2 RGB陰影檢測(cè)步驟24-25
• 3.4 基于多波段陰影檢測(cè)25-26
• 3.4.1 多波段陰影檢測(cè)原理及特性25-26
• 3.4.2 多波段陰影檢測(cè)步驟26
• 3.5 綜合條件陰影檢測(cè)26-27
• 3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析27-38
• 3.6.1 多波段陰影檢測(cè)試驗(yàn)及分析27-30
• 3.6.2 HIS陰影檢測(cè)試驗(yàn)及分析30-32
• 3.6.3 RGB陰影檢測(cè)試驗(yàn)及分析32-35
• 3.6.4 綜合條件陰影檢測(cè)試驗(yàn)及分析35-38
• 3.7 本章小結(jié)38-39
• 第4章 遙感影像陰影去除39-56
• 4.1 現(xiàn)有陰影去除算法39-40
• 4.2 HIS空間陰影去除40-44
• 4.2.1 HIS空間陰影去除原理及特性分析40-42
• 4.2.2 HIS空間陰影去除方法42-44
• 4.3 分類后陰影去除44-45
• 4.3.1 分類后陰影去除原理及特性分析44
• 4.3.2 分類后陰影去除方法44-45
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析45-54
• 4.4.1 HIS陰影去除試驗(yàn)及分析46-49
• 4.4.2 分類法陰影去除試驗(yàn)及分析49-54
• 4.5 本章小結(jié)54-56
• 第5章 基于OPENRS平臺(tái)陰影處理插件的開發(fā)56-60
• 5.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)OPENRS簡(jiǎn)介56-57
• 5.2 實(shí)驗(yàn)流程及功能界面57-59
• 5.3 本章小結(jié)59-60
• 總結(jié)與展望60-62
• 工作總結(jié)60
• 研究展望60-62
• 致謝62-63
• 參考文獻(xiàn)63-67

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：345644