一种基于影像分割的城市建筑物变化检测方法

针对高分辨率遥感影像建筑物变化检测精度不高的问题,本文提出了一种改进城市建筑物变化检测方法。首先通过提取像元顶点构造像元图集,并以长宽比与矩形度作为变化检测测度,对后一期影像进行影像分割,识别建筑物轮廓对象。将建筑物轮廓进行几何关系筛选,完成建筑物变化信息提取。实验表明,该方法具有较高的变化检测精度,可明显削弱光照条件和成像角度对建筑物变化检测精度的影响,是一种普适性较强的城市建筑物变化检测方法。     

城区变化检测的一种方法

随着城市经济的快速发展、更新城市地理信息系统（UGIS）已经变得越来越重要，利用两个不同时期的遥感影像处理的手段来对城市建设的变化进行适时更新。     

一种陆地卫星影像厚云阴影检测方法

针对现有的遥感影像厚云阴影监测方法存在过程复杂、精度不高等问题,该文提出一种TM影像厚云阴影检测方法:通过阈值分割提取影像中的所有阴影;对比一幅近时相的无云影像,分离出厚云的阴影,即云阴影为"有云"影像比"无云"影像多出的阴影;最后将提取结果与人机交互、云阴影增强模型法提取的结果进行对比分析。实验结果表明该方法提取精度较高,可以快速、准确地提取TM影像中的厚云阴影。     

一种高分辨率遥感影像阴影去除方法

基于阴影属性提出了一种全自动彩色影像阴影去除算法。首先将影像变换到HSI空间,依据阴影区域亮度值低和饱和度高的特性,结合小区域去除和数学形态学处理,得到精确的阴影区域。然后,分别对I、H、S分量图上各个独立阴影区域与其邻近的非阴影区域进行匹配补偿,再反变换回RGB空间,完成阴影去除操作。实验结果表明,该方法能在不改变非阴影区域信息的情况下,有效地去除阴影的影响。     

一种面向变化检测的建筑物指数

针对在高分辨率遥感影像中传统建筑物检测算法检测出的建筑物不完整或丢失;建筑物与道路、比较亮的土壤的光谱特征非常相似,不易区分开等问题,提出了一种多尺度最大形态学重建轮廓的建筑物指数来有效地表征建筑物。本文利用两套ZY-3卫星数据以建筑物变化检测为应用背景,进行相关试验,验证了该方法的优越性。     

一种航空影像阴影补偿方法

首先,对航空影像进行影像分割和阈值计算来预测阴影区域。其次,计算阴影区域的直射光与环境光的比值,同时,采用多波段合成方式实现阴影区域与非阴影区域之间的平滑过渡;最后,根据特定的阴影光照模型完成阴影补偿。实验结果表明,该方法不仅能有效补偿阴影,还能确保补偿后的阴影区域与非阴影区域平滑过渡。     

基于融合和广义高斯模型的遥感影像变化检测

提出了一种基于融合和广义高斯模型的遥感影像变化检测算法。该算法融合差值影像和比值影像的结果构造差异影像，然后运用灰度形态学对差异影像进行顾及空间邻域关系的处理，再对处理后的结果运用广义高斯分布模型估计变化与非变化像元的概率密度参数，最后采用改进的KI算法计算最佳分割阈值，提取变化区域。实验结果表明，所提出的变化检测算法稳健、高效，具有较大的实用价值。     

基于边缘特征的变化检测方法研究

提出了一种结合边缘特征和灰度信息的变化检测方法,该检测方法对于检测线状目标变化具有较好 的效果,同时也能减小由于配准而产生的误差。试验结果表明了该方法的可行性。     

一种基于彩色模型的遥感影像阴影检测方法

依据遥感影像阴影的属性,提出一种基于彩色模型的遥感影像阴影检测方法,以提高阴影检测精度。阴影检测过程中,首先将影像转换到HSV空间, 根据阴影区域亮度值低和饱和度高的特性, 新定义M=（S-V）/(H+S+V),并结合小区域去除和数学形态学处理,提取阴影区域;其次依据散射理论对蓝光的影响,提出结合C1C2C3空间的C3分量和RGB空间的B分量进行双阈值阴影检测;为降低阈值选择的主观性,提出将上述两种方法进行与运算进行阴影提取。最后对多幅带有阴影的遥感影像进行实验,结果表明所提出的方法明显优于传统的直方图阈值法和形态学检测法,克服了阈值选择的主观性,提高了阴影检测精度。     

正射影像上阴影区域检测与消除的方法

随着摄影测量和遥感技术的新发展,高分辨率正射影像的应用越来越广泛,而阴影现象则是这些航空影像中常见的问题之一。阴影的处理,主要包括阴影检测和阴影消除两部分。以色彩理论为基础,分析了航空影像中阴影的性质,总结了现有的阴影检测方法,并采用光谱比值法进行了阴影提取的实验;进而结合数字图像处理的相关算法,主要研究了基于改善Wallis滤波的阴影消除方法,通过相关试验表明,采用该算法得到了良好的视觉效果。     

基于HSV与PCA集成的高分影像高大地物阴影检测方法

针对水体、偏蓝色地物会影响高分影像阴影检测精度,本文提出了一种适用于GF-1影像的城市高大地物阴影检测方法。首先,在统计分析GF-1影像中阴影、水体及深色地物等典型地物光谱特征的基础上,利用主成分变换方法分割阴影与非阴影区域,分离后的阴影区域含有水体、深色地物信息;其次,对HSV色彩空间的V分量利用阈值法分割阴影和非阴影区域,分离后结果含有暗色植被,但不含有水体跟深色地物信息。最后,对两次计算结果进行逻辑与运算,从而剔除混合阴影区域中水体、深色地物以及暗色植被等信息,获得高精度阴影区信息。实验表明,该方法具有较好的普适性和可操作性,既能够削弱水体、偏蓝色地的影响,又能够高效、准确地提取出GF-1影像中的阴影信息。     

视频序列图像中运动目标检测与阴影去除

提出了一种新的基于柯西分布的光照模型(shading model,SM)变化检测方法。在一种快速动态背景图像初始化的基础上,建立了Gaussian统计背景模型;基于使用统计假设检验方法检测变化区域的结果,利用YCbCr颜色空间的亮度、颜色信息,识别和消除视频序列图像中的阴影和反光等。试验表明,该文所提出的方法可以承受整体或局部的、缓慢或突然的背景光线变化,以及由场景背景中小的背景扰动、阴影或反光导致的噪声,可以较精确地检测背景目标,改善了SM方法在较暗区域的目标检测效果。     

基于DSM阴影仿真和高度场光线跟踪的影像阴影检测

介绍了一个建筑物阴影检测的模型。首先利用摄影测量学原理来计算阴影坐标。即用数字表面模型(digitalsurfacemodel,缩写为DSM)和太阳高度和方位来计算建筑物阴影的空间坐标,并由相机模型计算出每个阴影单元对应的扫描行和相机空间坐标。由高度场光线跟踪判断阴影的可见性,对可见阴影计算出它在投影图像上的坐标。然后在这个结果的基础上再对图像进行阴影的细分割。     

基于整体变分模型的影像阴影检测算法研究

将影像上普遍存在的阴影视为图像退化的一种特殊形式，以整体变分模型为基础，以影像上阴影区域亮度普遍较暗且较均匀、阴影区域和非阴影区域之间的反差普遍较大的特点为约束，导出了整体变分模型用于影像上阴影检测的基本算法。通过对若干幅实际影像的阴影检测实验表明，本文算法对灰度影像和彩色影像上阴影区域的检测是有效的。     

一种顾及空间关系的遥感影像阴影检测算法

以城市区域内高大建筑阴影为研究对象,针对现有的阴影检测算法在复杂地物环境下检测精度和可靠性不高的问题,提出了一种结合颜色空间特征和空间关系的遥感影像阴影检测方法。首先,采用SLIC超像素算法对影像进行分割;然后基于Lab和HSI颜色空间构建初步检测条件,将阴影划分为阴影主体区域和待检测区域;最后,借助Canny边缘检测信息合并待判别区域内的超像素块,并利用阴影区域与造成干扰区域间的空间位置关系构建的检测条件进行判别。实验结果表明,该方法可以有效提高复杂地物环境下遥感影像阴影的检测精度和算法可靠性。     

航空遥感影像阴影的自动检测与补偿

通过对阴影特性进行分析,选取能够有效检测阴影的特征组合,改进了Otsu阈值算法,可以自动获取各特征的合适阈值,实现阴影的自动检测;同时提出了改进的Wallis滤波阴影补偿策略,突出阴影区域的地物信息。实验结果表明,该检测算法阴影补偿效果明显,真实再现了被阴影遮蔽的地物细节。     

一种运用纹理和光谱特征消除投影差影响的建筑物变化检测方法

针对不同时期高分辨率遥感影像变化检测中城区建筑物因投影差差异所产生的误检测现象,提出了一种综合应用光谱和纹理特征的建筑物变化检测方法。以变化和未发生变化地物影像的散度作为可分性依据,首先对光谱差分影像在混合高斯密度模型下建模,并采用马尔可夫最小错误概率准则提取初始变化区域,往往含有错判的建筑物。然后将误判建筑物影像类和真实变化影像类构成训练集,通过引入多通道Gabor滤波器,提取训练集的纹理差分特征,并采用分类别PCA变换实施纹理差分特征的选择。最后对选择出的纹理差分特征依据高斯混合密度模型建模,并用马尔可夫最小错误概率提取真变化区域,即可去除光谱信息检测所产生的伪变化。试验表明,本文方法能够较好地解决建筑物变化的错判问题,提高了影像变化检测的精度。