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)用越來越廣泛。然而,遙感影像的成像過程受到諸多因素的影響,尤其是高大建筑物對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,陰影的存在會對圖像識別、地物提取和分類處理等工作造成嚴重干擾,影響數(shù)據(jù)處理的精度,有時甚至使得數(shù)據(jù)處理無法進行。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。 一般來說,陰影處理主要包括陰影檢測和陰影去除兩個過程。 本文的主要工作為對遙感影像中陰影形成機理和分析處理方法進行研究,以能夠達到較為精確的檢測陰影和有效去除陰影為目標(biāo)。本文在研究過程中,首先對現(xiàn)有陰影檢測方法進行分析,并對基于多波段、HIS和RGB的三種常見陰影檢測算法進行了對比分析。綜合使用實驗過程中積累的檢測條件,實驗區(qū)影像的陰影檢測精度能夠達到80%以上。其次本文對現(xiàn)有陰影去除方法進行學(xué)習(xí)和分析,實現(xiàn)了基于HIS空間補償?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,即通過對陰影區(qū)域和非陰影區(qū)域的影像進行分類,提取非陰影區(qū)域各類地物信息來補償陰影區(qū)域相應(yīng)的灰度紋理信息。通過與基于HIS空間補償方法的對比分析,驗證了本文方法的可行性和高效性。最后,本文在OpenRS影像處理軟件平臺進行插件編程開發(fā),實現(xiàn)了遙感影像中陰影處理的過程。
【關(guān)鍵詞】：陰影檢測 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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：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11-12
• 1.2.2 陰影去除12-13
• 1.3 主要研究內(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 實驗數(shù)據(jù)簡介17
• 2.4 本章小結(jié)17-18
• 第3章 遙感影像陰影檢測18-39
• 3.1 現(xiàn)有陰影檢測算法18-19
• 3.2 基于HIS顏色空間陰影檢測19-22
• 3.2.1 HIS陰影檢測原理及特性19-22
• 3.2.2 HIS陰影檢測步驟22
• 3.3 基于RGB色彩空間陰影檢測22-25
• 3.3.1 RGB陰影檢測原理及特性22-24
• 3.3.2 RGB陰影檢測步驟24-25
• 3.4 基于多波段陰影檢測25-26
• 3.4.1 多波段陰影檢測原理及特性25-26
• 3.4.2 多波段陰影檢測步驟26
• 3.5 綜合條件陰影檢測26-27
• 3.6 實驗結(jié)果及分析27-38
• 3.6.1 多波段陰影檢測試驗及分析27-30
• 3.6.2 HIS陰影檢測試驗及分析30-32
• 3.6.3 RGB陰影檢測試驗及分析32-35
• 3.6.4 綜合條件陰影檢測試驗及分析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 實驗結(jié)果及分析45-54
• 4.4.1 HIS陰影去除試驗及分析46-49
• 4.4.2 分類法陰影去除試驗及分析49-54
• 4.5 本章小結(jié)54-56
• 第5章 基于OPENRS平臺陰影處理插件的開發(fā)56-60
• 5.1 實驗平臺OPENRS簡介56-57
• 5.2 實驗流程及功能界面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63-67

【參考文獻】

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本文編號：345644