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针对航空影像亮度和反差分布不均匀现象,首先将原始航空影像进行频率域的低通滤波,获得可以反映影像亮度分布状况的背景影像;然后将原始影像与背景信息进行Mask掩膜运算,得到亮度分布均匀的结果影像。在此过程中,使用缩小影像代替原始影像用于背景影像的生成,可在不影响影像质量的同时大幅提高生成背景影像的效率。 相似文献
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针对Mask匀光法对低通滤波器及其尺寸参数依赖的问题,提出一种变分Mask自适应匀光算法。根据影像自身的先验信息,结合Mask数学模型构造变分能量函数,分别利用各向异性和各向同性全变分正则项约束理想影像和背景影像,采用分裂Bregman方法交替迭代求解,可同时获取最优化背景影像和理想影像。利用3幅光照不均匀的遥感影像进行实验并与3种不同滤波尺寸的Mask匀光法进行了比较,本文方法在目视效果和定量评价指标上均呈现明显的优势,在消除亮度不均的同时能够保持影像的纹理和细节信息。 相似文献
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反差一致性改进的MASK匀光算法 总被引:1,自引:0,他引:1
航空影像中存在的不均匀光照现象是遥感影像处理中要解决的一个重要问题.现有的MASK匀光处理技术能够在一定程度上解决这类问题.但是经过MASK匀光处理后的图像存在反差不均匀现象,即原始图像中较暗区域经过匀光后明显地表现出反差较低,而亮的区域则反差较大.针对此不足,提出了一种基于反差一致性改进的MASK匀光算法.实验证明,该方法能够迅速提高暗区域反差,抑制亮区域反差,达到整体影像的反差一致性,获得更好的匀光效果. 相似文献
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匀光处理是遥感影像处理中十分重要的一个步骤,现有的MASK匀光算法对消除影像内部光照不均匀现象有较好的效果。但是,MASK算法仍具有一定的局限性,如高斯滤波器最佳尺寸的选择问题,匀光后影像依然存在反差分布不一致问题。针对这些问题,本文提出了一种基于距离权重的分块MASK匀光算法。通过实验,与传统MASK算法进行对比分析,证明本方法得到的结果影像质量更好,反差也趋于一致。 相似文献
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汪飞 《测绘与空间地理信息》2014,(7):181-183
简述了Imagestation OrthoPro匀光原理,结合其原理分析了正射影像匀光过程中,大面积水域、屋顶等产生明显色差的原因,并用实验证明相关的改正方法,即适当调整kernel size或darken maximun参数项值,可有效避免水域等大面积亮区匀光后产生明显色差。 相似文献
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光学遥感影像的自动匀光处理及应用 总被引:16,自引:0,他引:16
针对光学遥感获取的影像存在一幅影像内部以及区域范围内多幅影像之间的色彩不平衡现象,提出了自动匀光处理方法和处理流程,通过影像匀光软件GeoDodging 4.0对原理和流程进行了实现,并结合实际工程应用取得了良好的效果。 相似文献
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遥感影像镶嵌自动匀光的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文根据匀光的理论和方法,论述了Mask和Wallis这两个主要匀光算法的实现,并通过实验对比了不同参数对于匀光效果的影响,以及各种不同匀光法的优缺点。 相似文献
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匀光处理是消除光学遥感影像中亮度和色彩分布不均匀现象的过程.经典的Wallis算法仅用于保持两幅或多幅影像间的色调和亮度一致性.这里提出了一种用于单幅影像匀光的Wallis算法,讨论了从待处理影像中选择校正标准的方法;同时利用以像点为中心的局部参数统计值代替分块参数值,有效地避免了“分块效应”.通过实验并与现有Retinex匀光算法进行比较,结果表明改进后的Wallis算法能够有效减小图像反差,取得更好的匀光效果. 相似文献
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针对光学遥感影像匀光中的马斯克匀光方法的实现需要较大的滤波窗口,易导致匀光的结果对影像中的水体、阴影等存在较大的辐射增强,以及对影像的边缘处理有较大的误差等问题,该文提出改进的马斯克匀光方法:首先生成背景影像;然后对输入影像与获得的背景影像复合进行锐化增强;最后对锐化增强的结果进行拉伸处理。试验结果表明,该方法可以在滤波器窗口为3或5的情况下在对影像匀光的同时实现锐化增强。 相似文献
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背景复杂下航拍图像的电力线识别算法 总被引:2,自引:0,他引:2
如何从具有复杂背景的无人机航拍图像中完整准确地识别出电力线已成为电力线无人巡检的关键问题之一。本文通过分析航拍图像中电力线的特征,提出了一种复杂背景下电力线检测和识别的新算法。首先对原始图像进行直方图均衡化处理,改善图像的对比度;然后使用由LoG算子改进的边缘绘图-参数自由(EDPF)算法对航拍图像进行边缘检测,滤除背景噪声,并检测出电力线边缘;最后利用Radon变换和先验知识完整提取出图像中的电力线。试验结果表明,本文方法比传统的Canny算子与Hough变换的结合方法、LSD算法的识别准确率更高,识别效果更完整,稳健性更好。 相似文献
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WANGShugen GUOZejin LIDeren 《地球空间信息科学学报》2003,6(3):20-24
A method for shadow detection and compensation for color aerial images is presented. It is consid-ered that the intensity value of each image pixel is the product of illumina-tion function and ground object reflec-tion, and the shadowed regions on the image are mainly caused by the short of illumination, so the information compensation for the shadowed re-gions should concentrate on the illumi-nation adjustment of concerned area on the basis of the analysis of whole im-age. The shadow detection and com-pensation procedure proposed by this paper consists of four steps. 相似文献
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A method for shadow detection and compensation for color aerial images is presented. It is considered that the intensity value of each image pixel is the product of illumination function and ground object reflection, and the shadowed regions on the image are mainly caused by the short of illumination, so the information compensation for the shadowed regions should concentrate on the illumination adjustment of concerned area on the basis of the analysis of whole image. The shadow detection and compensation procedure proposed by this paper consists of four steps. 相似文献
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This study addresses the problem of shadows in multi-temporal imagery, which is a key issue with change detection approaches based on image comparison. We apply image-to-image radiometric normalizations including histogram matching (HM), mean-variance (MV) equalization, linear regression based on pseudo-invariant features (PIF-LR), and radiometric control sets (RCS) representing high- and low-reflectance extrema, for the novel purpose of normalizing brightness of transient shadows in high spatial resolution, bi-temporal, aerial frame image sets. Efficient shadow normalization is integral to remote sensing procedures that support disaster response efforts in a near-real-time fashion, including repeat station image (RSI) capture, wireless data transfer, shadow detection (as precursor to shadow normalization), and change detection based on image differencing and visual interpretation. We apply the normalization techniques to imagery of suburban scenes containing shadowed materials of varied spectral reflectance characteristics, whereby intensity (average of red, green, and blue spectral band values) under fully illuminated conditions is known from counterpart reference images (time-1 versus time-2). We evaluate the normalization results using stratified random pixel samples within transient shadows, considering central tendency and variance of differences in intensity relative to the unnormalized images. Overall, MV equalization yielded superior results in our tests, reducing the radiometric effects of shadowing by more than 85 percent. The HM and PIF-LR approaches showed slightly lower performance than MV, while the RCS approach proved unreliable among scenes and among stratified intensity levels. We qualitatively evaluate a shadow normalization based on MV equalization, describing its utility and limitations when applied in change detection. Application of image-to-image radiometric normalization for brightening shadowed areas in multi-temporal imagery in this study proved efficient and effective to support change detection. 相似文献