城市遥感影像阴影检测与补偿方法研究（一）

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1、城市遥感影像阴影检测与补偿方法研究（一）　　论文关键词：亮度　阴影　直方图均衡　线性映射　阴影检测　阴影补偿　　论文摘要：高分辨率遥感影像同时具有地图的几何精度和影像视觉特征，具有广泛的应用。然而由于算法以及客观条件的限制，影像中存在着大量的阴影，它直接影响到地物边缘的提取、目标识别、分类等。特别是近年来随着影像分辨率的提高，阴影现象更加突出，因此对其进行检测与补偿非常重要。　　本文将从阴影的提取，和阴影的补偿两个方面来实现高分辨率卫星遥感影像中阴影的处理。带有阴影的高分辨率的遥感影像，其阴影区域和光照区域交界处，存在着明显甚

2、至急剧的亮度变化，双峰法和基于归一化互相关函数的阴影检测方法就是基于这一特点进行的检测处理。　　图像阴影的补偿，本文采用灰度线性映射的方法调整阴影区域的灰度，使其灰度级与光照区域的灰度级别相近，进而达到对阴影进行补偿的目的。另外又采用了基于直方图均衡的方法来对阴影区域补偿。　　本文采用的方法直接针对阴影的成因，对遥感影像中的阴影区域进行检测和一定的补偿。方法均是在MATLAB7.0开发环境下得到实现。通过对实验结果的分析，具有较好的检测补偿结果，有一定的实用价值及意义。　　第一章概述　　1.1研究的背景及意义　　高分辨率遥感影

3、像已被应用在林业、旅游、水文水资源、名胜古迹的维修等领域。这些应用的首要问题是对影像中的关键地物进行识别、提取。理论上，高分辨率卫星遥感影像在经过像片倾斜引起的像点位移、图形变形以及地形起伏引起的投影差的纠正，并在消除大气折射，相机系统带来的误差后，应该准确反映地物特征。然而，由于建筑物的影响以及太阳光的照射，出现阴影和影像遮蔽以及摄影死角。　　随着遥感传感器灵敏度不断提高，影像分辨率从几十米到现在的厘米级。原本在较低几何分辨率影像中不明显的阴影已经在影像中格外突出。比如在农村地籍调查中，由于航片的分辨率很高，有很多高大建筑物

4、或者树木阴影，给界址点解译造成很大的困难。并且图解存在一定的误差。机载多角度成像数据的空间分辨率能够达到5厘米，影像上的阴影非常突出。阴影使得影像上阴影区域所反映的被摄目标的信息有所损失或受到干扰。这在计算机影像处理中将直接影响到相应区域地物的边缘提取、目标识别和地表覆盖分类以及影像匹配算法的成功率等。它不仅破坏了影像的视觉解译能力和审美效果，还影响了遥感影像作为地图产品的基本功能发挥。如何消除遥感影像的阴影，具有越来越重要的现实意义。　　总的来说，卫星遥感影像能够快速提供地球表面的信息，高分辨率卫星遥感（例如IKONOS,S

5、POT5,COSMOS,OrbVie等提出基于直方图技术[28]，统计影像数据灰度直方图，根据双峰法检测阴影，然后用直方图拉伸技术去除阴影，这样处理的结果是水体、低反射率地物等被当作阴影，而阴影区高反射率地物却被当作非阴影，显然误差较大，对大范围、复杂地形地物影像不适用。VoicuLI[29]等提出基于同态系统消除阴影技术轰州，对影像反射率和辐射度分别进行处理，同时使用空间域和频域技术，比基于直方图技术具有更稳健的效果，但是仍然避免不了同样的问题。Zamudio[30]等提出归一化技术处理阴影，它的实质是把阴影区像元灰度值按比

6、例相应地放大，非阴影区像元灰度值按比例相应地缩小，由于各种不同遥感影像灰度值分布不一样，用一种模式求出归一化系数并不能应用于所有遥感影像，确定放大或缩小的系数是关键，也是难以解决的问题。　　铁建宏、田庆久[9]针对IKONOS影像具有1比特亮度的特性，采用灰度线性映射变换和直方图匹配技术去除阴影，方法比较简单，效果也不错。王树根、郭泽金、李德仁指出影像上的阴影区域主要是由于光照不足引起的，从而造成相应区域影像亮度小，颜色信息缺乏，这就相当于在阴影区域的景物反射函数上乘了一个较小的光照亮度函数。因此，提出对原始影像阴影区域的光照

7、函数进行改正，并顾及颜色信息，实现对阴影区域进行信息补偿。　　综上所述，阴影信息的补偿虽然己经取得了很大的进展，但是没有一种非常理想的算法，能够满足实际应用的需求。　　1.3论文框架及主要研究内容　　本文主要分为两大部分，分别是阴影区域的检测和阴影的补偿。检测部分（第二章）主要研究基于亮度变化衍生出的各种方法，包括一种基于亮度的检测方法，双峰检测的方法，基于归一化相关函数的检测方法，以及其它一些检测方法。阴影补偿部分（第三章）主要介绍灰度线性映射和直方图均衡处理等阴影补偿方法。最后一章，对所有实际处理结果进行综合分析总结，并展

8、望了未来的发展前景。　　第二章阴影区域的检测　　2.1基于亮度的检测算法　　下图是一幅带有阴影的遥感影响的灰度直方图，由下图可以很清晰地看出，该直方图中有非常突出特征的双峰曲线，在这两个峰值区域，靠近中间较大的峰值区域是图像信息集中的主要区域，也是图像中非阴影区域部分。由于正