一种多尺度几何细节抽取的阴影处理算法

从高分辨率航空遥感影像的阴影处理角度出发,分析了阴影区域在彩色空间上的特征;采用HIS彩色空间3个通道的联合阈值测度进行阴影检测,并利用高斯函数进行地物纹理几何细节的多尺度抽取,提出了针对影像灰度图的阴影补偿方法。实验证明,该方法能够在最大限度保留阴影区域原始特征的前提下,对阴影区域信息进行补偿,保证了影像后续处理的准确度和可靠性。     

基于QuickBird影像的城市高大地物阴影检测方法

针对利用高分辨率遥感影像检测阴影时受水体和偏蓝色地物影像的影响问题,提出了一种主成分变换和多波段运算相结合的阴影检测方法。首先,统计、分析了Quick Bird影像中阴影、水体及建筑物等典型地物的光谱特征;然后,基于主成分变换和多波段运算相结合的方法识别阴影区域和非阴影区域,并利用多峰直方图阈值算法对阴影进行自动检测;最后,利用形态学滤波算法对检测结果进行后处理。实验结果表明,该方法对Quick Bird影像中的阴影提取具有较高的精度、效率和普适性。     

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。     

基于RGB和HSI色彩空间的遥感影像阴影补偿算法

通过分析研究抑制蓝色分量和亮度线性补偿这2种阴影补偿算法,利用阴影区域与其同质区信息相似的特点,把这2种算法进行合并与改进,提出基于RGB和HSI色彩空间的阴影补偿算法。实验数据表明,该算法对遥感影像上阴影区域进行补偿时,在不改变非阴影区域信息的情况下,提高算法适用性。     

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。     

一种基于阴影检测的建筑物变化检测方法

提出了一种基于背景模型的针对建筑物的阴影检测及变化检测方法。传统的基于背景模型的目标检测算法认为影像局部区域的自然背景符合高斯正态分布,而含有人工目标的区域则不符合这种分布,从而将目标区与自然地物区区分开来。然而,这种背景模型不适用于中等比例尺的航空影像。本文通过对背景模型的改进,把自然地物和人工地物都视为背景,而把阴影视为检测目标,可以很好地实现建筑物的阴影检测,然后采用阴影补偿法来检测建筑物的变化。试验表明了本方法的有效性。     

基于PROBA/CHRIS影像的归一化阴影植被指数NSVI构建与应用效果

开展高光谱遥感影像的阴影检测研究有助于去除阴影,并进一步发挥其高光谱分辨率优势.以多角度高光谱影像PROBA/CHRIS为数据源,尝试从增大明亮区植被、阴影区植被、水体区3种典型地物间光谱的差异入手,利用连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)选取特征波段,并分析典型地物在...     

资源三号影像中城市高大地物阴影检测方法

针对遥感影像处理中阴影检测和信息补偿不准确的问题,该文在研究已有阴影检测算法的基础上,结合资源三号(ZY-3)影像数据的特性,构建了阴影检测方法:首先对原始图像分别做差值运算和主成分变换,并利用多峰阈值自动提取算法检测出阴影区域;其次将差值运算提取的粗阴影区域与主成分变换提取的阴影区域做并运算生成一个新的阴影区域;然后判断影像中是否含有水体,如果含有水体则利用多峰阈值自动提取算法检测出水体并与新合并的阴影区域影像做布尔运算得到完整的阴影区域,反之则新合并的区域即为完整的阴影区域。实验结果表明该方法针对ZY-3具有较好的普适性、较高的提取精度和提取效率。     

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。     

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.     

Detecting shadows in multi-temporal aerial imagery to support near-real-time change detection

Multi-temporal aerial imagery captured via an approach called repeat station imaging (RSI) facilitates post-hazard assessment of damage to infrastructure. Spectral-radiometric (SR) variations caused by differences in shadowing may inhibit successful change detection based on image differencing. This study evaluates a novel approach to shadow classification based on bi-temporal imagery, which exploits SR change signatures associated with transient shadows. Changes in intensity (brightness from red–green–blue images) and intensity-normalized blue waveband values provide a basis for classifying transient shadows across a range of material types with unique reflectance properties, using thresholds that proved versatile for very different scenes. We derive classification thresholds for persistent shadows based on hue to intensity ratio (H/I) images, by exploiting statistics obtained from transient shadow areas. We assess shadow classification accuracy based on this procedure, and compare it to the more conventional approach of thresholding individual H/I images based on frequency distributions. Our efficient and semi-automated shadow classification procedure shows improved mean accuracy (93.3%) and versatility with different image sets over the conventional approach (84.7%). For proof-of-concept, we demonstrate that overlaying bi-temporal imagery also facilitates normalization of intensity values in transient shadow areas, as part of an integrated procedure to support near-real-time change detection.     

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。     

3维城市景观阴影绘制算法的研究与实现

真实感3维可视化技术是数字城市的关键技术之一,随着CPU和GPU能力的不断增强,使得实时的真实感阴影得到广泛的应用.在3维城市景观中,通过多边形模拟建筑物,利用阴影数学的原理,在建筑物渲染过程中利用变换矩阵来生成阴影,并通过多边形偏移和模板测试来改善阴影效果;通过BillBoard技术构建树木,采用光影贴图的方法来生成阴影.实验证明该算法计算简单、速度快,能够满足3维场景真实性与实时性的要求.     

3维城市景观阴影绘制算法的研究与实现

真实感3维可视化技术是数字城市的关键技术之一,随着CPU和GPU能力的不断增强,使得实时的真实感阴影得到广泛的应用。在3维城市景观中,通过多边形模拟建筑物,利用阴影数学的原理,在建筑物渲染过程中利用变换矩阵来生成阴影,并通过多边形偏移和模板测试来改善阴影效果;通过BillBoard技术构建树木,采用光影贴图的方法来生成阴影。实验证明该算法计算简单、速度快,能够满足3维场景真实性与实时性的要求。     

A shadow- eliminated vegetation index (SEVI) for removal of self and cast shadow effects on vegetation in rugged terrains

ABSTRACT

The effect of terrain shadow, including the self and cast shadows, is one of the main obstacles for accurate retrieval of vegetation parameters by remote sensing in rugged terrains. A shadow- eliminated vegetation index (SEVI) was developed, which was computed from only red and near-infrared top-of-atmosphere reflectance without other heterogeneous data and topographic correction. After introduction of the conceptual model and feature analysis of conventional wavebands, the SEVI was constructed by ratio vegetation index (RVI), shadow vegetation index (SVI) and adjustment factor (f (Δ)). Then three methods were used to validate the SEVI accuracy in elimination of terrain shadow effects, including relative error analysis, correlation analysis between the cosine of solar incidence angle (cosi) and vegetation indices, and comparison analysis between SEVI and conventional vegetation indices with topographic correction. The validation results based on 532 samples showed that the SEVI relative errors for self and cast shadows were 4.32% and 1.51% respectively. The coefficient of determination between cosi and SEVI was only 0.032 and the coefficient of variation (std/mean) for SEVI was 12.59%. The results indicate that the proposed SEVI effectively eliminated the effect of terrain shadows and achieved similar or better results than conventional vegetation indices with topographic correction.     

辐射特征支持下的城市高分影像阴影校正

大量城市建筑使得高分影像中含有许多阴影区。这些阴影区在土地利用分类、植被绿度调查等遥感应用中会较大地影响结果精度,降低数据使用效率并增加研究成本。基于同一地物阴影区与临近非阴影区反射率相等这一辐射特征关系,通过建立辐射传输方程,发展了一种新的城市高分遥感影像阴影校正方法 RERB(Reflectance Equality Relationship Based Method)。利用RERB对不同城市(北京和荷兰Enschede)不同高分多光谱影像(Geo Eye-1和Quick Bird)进行阴影校正,并对比分析其与被广泛采用的均值方差变换法MVT(Mean and Variance Transformation)的校正结果,通过定性和定量精度评价发现:(1)RERB能很好地将城市阴影区影像视觉特征(颜色、纹理、色调等)信息恢复到与非阴影区同一水平上;(2)RERB恢复后的阴影区具有丰富的细节信息且在视觉上与临近非阴影区具有良好的一致性;(3)RERB恢复后的城市柏油路面和水泥路面阴影区辐射信息具有较低的误差,可见光-近红外波段的平均误差分别为7%和9%。同时RERB能较好地恢复城市阴影区植被波谱特征信息。     

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。     

高分辨率遥感影像阴影检测与补偿系统的设计与实现

阴影检测与补偿涉及遥感影像的不确定性、算法复杂度高及提取自动化程度低等问题。基于Arc GIS Engine平台,结合Matlab和GDAL开发工具,根据构建的高分辨率遥感影像阴影检测和补偿算法设计了一体化的阴影检测与补偿系统。系统采用了数据分块读取、2%线性拉伸及DLL动态链接库等关键技术,解决了大数据量影像读取、影像不确定性及系统可扩展性等问题,实现了系统的集成和优化,提高了运行效率。测试结果表明,该系统在Quick Bird、资源三号(ZY-3)等高分辨率遥感影像的阴影检测与补偿中具有较高的精度和效率,可用于数据批处理。