本文關鍵詞：基于線性校正的遙感圖像陰影去除算法研究　出處：《西南交通大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：近年來,隨著航天航空技術的飛速發(fā)展,快鳥、伊科諾斯、上帝之眼等衛(wèi)星的發(fā)射,遙感技術也得到了廣泛的應用,隨之產生了大量的遙感圖像。遙感圖像應用在許多領域中,比如目標檢測、目標識別、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、大橋的遮擋,會導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節(jié)變得模糊。這些改變在圖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,需要對陰影區(qū)域的顏色和細節(jié)進行處理。陰影的處理技術主要包含陰影檢測和陰影去除,本文主要針對陰影去除算法進行研究分析。現(xiàn)有線性校正陰影補償算法針對非勻質的陰影去除結果存在色偏,導致原始陰影區(qū)域的圖像顏色信息受損,為了改善這一問題,提出一種自適應亮暗分類的線性校正算法。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,以一定大小的窗口分別遍歷陰影區(qū)域和非陰影區(qū)域并計算每個窗口的對比度,選取出最大對比度的窗口,計算該窗口的均值作為分類閾值,將陰影區(qū)域和非陰影區(qū)域分別分類,最后匹配陰影區(qū)域和周圍非陰影區(qū)域的亮暗類再進行線性補償,為了改善邊界痕跡,提升圖像修復質量,提出加權均值的思想平滑邊界痕跡,最終實驗結果表明,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渡更加自然。針對自適應亮暗分類補償算法存在色偏和紋理丟失問題,對該算法提出進一步改進,設計了一種基于引導濾波的自適應亮暗分類遙感圖像陰影去除。首先采用改進的最大類間方差法將圖像分類來改善圖像類與類之間色偏問題。分類時提取出圖像中的每一塊獨立的陰影,選取陰影邊界一定像素以內的非陰影作為匹配數(shù)據(jù),當圖像有多類時,人工判定陰影區(qū)域類的數(shù)量k。在分類時,采用多次最大類間方差法分類的思想,通過選取像素級差值最大的類再次采用最大方差分類,每一次分類k都自減1,直到k等于1時停止分類,然后將陰影區(qū)域和非陰影區(qū)域類與類之間分別匹配并計算校正參數(shù)。為了平滑邊界保存圖像邊界紋理細節(jié),結合了引導濾波和線性校正函數(shù),將陰影區(qū)域進行處理。最終實驗結果表明,該算法處理結果顏色保真度較高,邊界痕跡能夠得到有效改善,紋理細節(jié)也能很好地保持。
【學位授予單位】：西南交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP751

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本文編號：1330283