高分辨率遥感影像地物阴影去除算法研究

近几年来,随着遥感技术的快速发展,卫星传感器的空间分辨率在不断地提高,高分辨率遥感影像的应用范围也越来越广,主要包括地形图绘制、变化检测、数字化城市建设等方面。然而,阴影的存在会给高分辨率遥感影像的处理结果带来很多不利影响,如图像匹配、地物的识别与提取等。因此,准确提取高分辨率遥感影像中的建筑物阴影并将其去除掉,是目前遥感影像图像处理方面的一项重要工作。对国内外阴影检测与去除算法系统进行研究,发现现有的算法存在很多局限性,并且处理结果不是很理想,误检率较高。针对这些问题,本文改进了Wallis滤波算法,并基于Matlab进行了结合颜色恒常性理论的阴影去除算法实验研究。通过实验和定量评价,验证了这两种算法较传统的阴影去除算法精度更高。     

遥感影像阴影多波段检测与去除理论模型研究

阴影是遥感影像的基本特征之一，它使地物目标反映的信息量有所损失或受到干扰，而去除阴影一直是遥感影像处理的难题。从研究遥感影像阴影产生机理出发，提出了一种多波段检测阴影的方法和基于能量信息补偿去除阴影的理论模型。通过IKONOS影像进行方法与模型验证，真实再现阴影区地物特征，增加影像信息量，提高数据质量。     

面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法

针对高分辨率遥感影像阴影提取的问题,通过分析影像主成分变换和HIS变换的特征,提出了一种面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法:首先,使用mean shift分割方法进行影像去噪和平滑;然后,结合主成分变换和HIS变换形成了一种阴影检测指数(SDI);最后,通过阈值分割提取阴影信息。选取两景影像进行了阴影提取实验。实验结果表明,SDI能有效地区分阴影与建筑物、水体、蓝色地物、植被等非阴影地物;另外,mean shift分割能有效地去除结果中斑点噪声的影响,提高阴影检测精度。     

高分航空光学遥感影像的山体阴影去除方法

阴影是山区高分航空影像严重的干扰因素,去除山体阴影有助于提高实景三维建设、林业调查、变化检测等应用的准确性和有效性。本文构建了高分航空遥感影像的山体阴影指数(MSI),并提出了基于色彩迁移和色彩均衡的阴影去除方法。采用覆盖山区的0.2 m航空影像进行试验,结果表明,MSI和阈值分割法可以有效地检测航空影像的山体阴影,而结合对象化色彩迁移和基于邻域的非线性色彩均衡的阴影去除法既能有效地消除山体阴影,又能使阴影区域恢复纹理细节,色彩更贴合于非阴影区域,达到影像整体色彩更加均衡的效果。分析阴影去除前后的统计指标发现,随着阴影的去除,各波段平均值和标准差都明显增加,说明阴影区域的亮度有提高且色彩层次更加丰富。     

一种改进的航空遥感影像阴影自动检测方法

针对航空遥感影像阴影检测中与阴影具有相似特性的绿地、亮度较暗的非阴影区域和亮度较高的阴影区域容易出现错检、漏检的问题,结合HSV变换和区域生长原理,提出了一种改进的阴影检测方法。首先在HSV色彩空间通过图像增强构建了一种新的阴影指数,并引入了双阈值法,剔除了植被和亮度较暗的非阴影区域的影响;接着通过区域生长得到了包含较亮阴影的完整阴影区域。经过对比试验表明,该方法能够有效地提取较亮阴影,对绿地和较暗的非阴影区具有较好的区分能力,可以有效提高检测精度。     

Landsat8影像中云和阴影的去除方法及应用

云的干扰严重影响了遥感影像的数据生产和应用,针对青海大面积地区无云数据严重缺乏而造成的遥感影像数据生产应用困难问题,研究Landsat8影像中云及云阴影去除的方法与流程,利用Landsat8遥感影像的光谱特征及其卷云波段,设计云及阴影区域检测模型,检测多种云覆盖情况下的云影响区域,通过多时相遥感影像的配准、相关分析、最小二乘拟合等图像运算得到消除或弱化云影响的遥感影像。同时,应用此方法进行数据生产,为青海地区实际项目实施提供高质量的无云遥感影像数据源。     

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。     

包络线去除的丘陵地区遥感影像阴影信息重建

中国西南丘陵常态山和喀斯特山交错分布,遥感影像普遍存在山体阴影,分布零散且无规律,基于DEM的地形校正模型(C校正等)虽然算法成熟、易于操作,但在复杂地形区存在误差。引入基于相似像元包络线的阴影校正方法(CR校正),按照阴影提取、包络线去除、相似像元寻找和阴影亮度重建的步骤,采用西南丘陵地区Landsat 8 OLI影像进行验证实验。结果表明:CR校正后,阴影区的视觉特征与邻近非阴影区趋于一致,阴影像元亮度有明显提升;校正后影像主要波段标准差减小,与非阴影区参考光谱的相对均方根误差在2.919%以内,最低仅为0.516%;自动分类精度从43.59%提高到61.57%,CR校正有效提高了有阴影的丘陵地区遥感影像质量。     

Worldview-Ⅱ遥感影像的阴影检测方法研究

针对HIS空间变换阴影检测方法仅利用三原色波段数据进行阴影检测而未考虑影像数据之间的相关性及冗余度这一问题,该文结合最佳指数法提出一种适用于多光谱的Worldview-Ⅱ遥感卫星影像阴影检测方法,并引进归一化水体差异指数剔除掉水体的干扰,构建出适用于阴影检测的波段指数模型。实验结果表明,该方法针对Worldview-Ⅱ影像具有普适性,且相对于利用三原色数据进行阴影检测方法能更有效地避免植被信息的干扰,能够精确、快速地检测阴影区域,对后期的阴影去除等研究具有重要的参考价值。     

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。     

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。     

多光谱遥感影像阴影提取

以资源三号卫星多光谱影像为研究数据,通过近红外波段进行阈值分割,得到含有水体及噪声的阴影区域;然后,对初次分割结果在其余波段进行二次分割达到剔除噪声和提取阴影区域的目的;之后对原始影像进行边缘检测与提取,结果与阈值提取结果进行叠合,通过膨胀或腐蚀对阴影提取结果进行修正;最后,得到较好的阴影提取效果。     

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。     

一种高分辨率彩色遥感影像的道路检测方法

提出了一种采用FLD特征抽取分类和形状特征相结合的道路检测方法。首先,对标记的样本进行颜色信息的抽取;其次,利用Fisher线性判别对抽取的信息进行遥感影像特征分类,将影像分为道路和非道路两类;然后根据分类结果进行阈值分割检测初步道路网;最后利用道路的形状特征和形态学处理去除误提的信息优化检测结果。实验证明,该方法可以实现具有颜色信息的遥感影像主干道路的检测。     

高分辨率遥感影像建筑容积率提取方法研究

提出了一种基于建筑物阴影的高分辨率卫星遥感影像建筑物容积率提取方法。首先利用高分辨率遥感影像提取城市大范围建成区建筑物阴影,再通过阴影矢量化、阴影坐标转换,将大比例尺的卫星分幅图进行自动拼接,最终根据阴影与建筑物面积关系回归分析、建筑物朝向分析等进行建筑容积率的计算和半自动提取。对上海中心城区的建筑容积率的提取实验验证了所提方法的有效性。     

HSV变换和多尺度分割相结合的高分辨率遥感影像阴影检测

针对阴影在高分辨率遥感影像的特性,提出了一种色彩空间变换和多尺度分割相结合的阴影检测方法。该方法首先对原始影像进行连续两次HSV变换,并分别提取前后两次变换的亮度分量和色度分量;然后引入面向对象思想,进行多个尺度的影像分割并依次实现每一尺度下的阴影检测;最后将多个尺度的检测结果进行决策级融合获取最终检测结果。利用高分二号和Google Earth影像分别进行实验,实验结果表明,该方法有效结合了粗细尺度优势,阴影检测误检率和漏检率较低,同时对较亮阴影和较暗地物均具备较好的识别效果。     

基于直线和区域特征的遥感影像线状目标检测

针对高分辨率航空遥感影像中线状目标的特点,提出一种结合区域和直线特征识别线状目标的方法。在基于标记点分水岭变换进行初始分割的基础上,利用关于目标的知识和区域邻接图(RAG)对感兴趣区域进行合并,得到最终检测结果。实验结果表明,本文方法可以有效地从遥感影像中提取线状目标。     

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。