遥感影像的阴影检测与补偿方法研究

论文摘要

随着遥感影像技术的快速发展，遥感影像的应用越来越广泛。但是随着遥感影像的空间分辨率的提高，影像中的阴影有着特殊的含义：一方面阴影会引起阴影区域的信息部分或者全部丢失，导致影像质量下降；另一方面阴影又可以用来计算遮挡物的高度。为了提高遥感影像的质量、有效利用阴影，阴影处理成为一个热点研究的问题。但是面对海量的遥感数据，如何检测并消除遥感影像的阴影也成为遥感影像处理领域的难点。因此，研究遥感影像的阴影检测与补偿对遥感影像的广泛应用有十分重要的意义。阴影处理分为阴影检测和阴影补偿。本文分析研究了基于c3通道的阴影检测算法，对其做了如下改进：首先，对c3通道影像进行平滑，消除其过多的噪声；其次，结合Sobel边缘检测算子，提取阴影的边界；最后，通过计算方差对提取的暗区进行水体分离。本文提出了基于c3通道和Sobel边缘检测相结合的算法。通过实验，证明了该算法能够快速、精确地检测各种影像中的阴影，有效分离水体，从而减小了c3通道检测某些地物时的不稳定性，提高了算法的鲁棒性。本文研究了抑制蓝色分量和亮度线性补偿这两种阴影补偿算法,利用阴影区域与它邻接的同质区信息相似的特点，把这两种算法进行合并与改进，提出了基于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的信息的情况下，提高了算法适用性,同时，证实该算法性能良好。文中实验的有些参数是通过人工选择得到的，在后续的研究工作中，算法的参数设置方法还有待于进一步研究和探讨，对阴影处理的进一步研究也是今后的研究方向。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 研究现状
• 1.2.1 阴影检测的研究现状
• 1.2.2 阴影补偿的研究现状
• 1.3 本文工作
• 1.4 章节安排
• 第二章 遥感影像中阴影的特性
• 2.1 阴影的特点
• 2.2 阴影的类型与几何特性
• 2.2.1 阴影的类型
• 2.2.2 阴影的几何特性
• 2.3 阴影的光学特征值
• 2.3.1 均值类
• 2.3.2 方差类
• 2.4 阴影的光谱特性
• 2.5 阴影在色彩空间的特性
• 2.5.1 阴影在RGB色彩空间中的特性
• 2.5.2 阴影在HSI色彩空间的特性
• 1c₂c₃色彩空间的特性'>2.5.3 阴影在c₁c₂c₃色彩空间的特性
• 2.6 小结
• 3通道和边缘检测的阴影检测算法'>第三章 基于c₃通道和边缘检测的阴影检测算法
• 3通道的阴影检测算法分析'>3.1 基于c₃通道的阴影检测算法分析
• 3通道的阴影检测方法'>3.1.1 基于c₃通道的阴影检测方法
• 3通道的阴影检测方法的局限性'>3.1.2 基于c₃通道的阴影检测方法的局限性
• 3通道和边缘检测的阴影检测算法设计'>3.2 基于c₃通道和边缘检测的阴影检测算法设计
• 3.2.1 预处理
• 3.2.2 Sobel边缘检测
• 3.2.3 阴影与水体的分离
• 3.2.4 后处理
• 3.3 实验仿真
• 3.3.1 可视化分析
• 3.3.2 阴影检测的准确度评估
• 3.4 小结
• 第四章 基于RGB和HSI色彩空间的阴影补偿算法
• 4.1 阴影补偿算法分析
• 4.1.1 抑制蓝色分量的阴影补偿算法分析
• 4.1.2 亮度线性相关的阴影补偿算法分析
• 4.2 基于RGB和HSI色彩空间的阴影补偿算法设计
• 4.2.1 羽化阴影区域的边缘
• 4.2.2 抑制蓝色分量
• 4.2.3 补偿H、S、I分量
• 4.2.4 后处理阶段
• 4.3 实验仿真
• 4.3.1 可视化分析
• 4.3.2 阴影补偿效果评估
• 4.4 小结
• 第五章 结束语
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 研究成果