基于分類補(bǔ)償?shù)倪b感影像陰影去除算法研究.pdf

1、隨著科技的不斷進(jìn)步發(fā)展，衛(wèi)星遙感技術(shù)迎來(lái)了前所未有的發(fā)展階段。遙感技術(shù)因具有其他技術(shù)望塵莫及的特點(diǎn)，使得遙感技術(shù)在越來(lái)越多的領(lǐng)域得到了應(yīng)用。然而，遙感影像中，因存在大量的高大建筑物以及樹木等物體會(huì)遮擋住太陽(yáng)光線，導(dǎo)致在地面上形成陰影。陰影的存在對(duì)遙感影像的應(yīng)用有有利的影響，也有不利的影響。我們可以通過(guò)陰影的性質(zhì)，如大小，形狀，方向等來(lái)估計(jì)遮擋物的大小，形狀以及光源方向等。但是陰影的存在意味著信息受損，使得遙感影像在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的應(yīng)用受

2、到影響，如目標(biāo)識(shí)別、圖像分割、圖像配準(zhǔn)等，因此，為了能夠減弱、消除這種不利影響，就需要對(duì)遙感影像中的陰影區(qū)域進(jìn)行顏色信息與細(xì)節(jié)信息的恢復(fù)，使得遙感影像的數(shù)據(jù)能夠得到充分并且正確的利用。陰影區(qū)域的信息恢復(fù)包含了兩個(gè)研究方向:陰影檢測(cè)、陰影去除，本文以遙感影像的陰影去除算法作為研究對(duì)象。
　　本文首先對(duì)現(xiàn)有陰影去除方法的原理進(jìn)行了詳細(xì)描述，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真分析。然后對(duì)現(xiàn)有基于非局部正則化的陰影去除方法仍存在顏色信息恢復(fù)不夠好的缺點(diǎn)進(jìn)行

3、改進(jìn)，設(shè)計(jì)了一種基于亮暗補(bǔ)償?shù)姆蔷植空齽t化陰影去除方法。該方法首先通過(guò)將具有較大面積的獨(dú)立陰影以及其相似非陰影分別分為亮、暗兩個(gè)區(qū)域，并分別進(jìn)行補(bǔ)償，得到顏色信息恢復(fù)更好的陰影去除預(yù)測(cè)圖像，然后分析了不同地物之間在R，G，B三個(gè)色彩通道的陰影尺度差，提出對(duì)陰影尺度非局部正則項(xiàng)三個(gè)色彩通道分別分配權(quán)值，減少在增強(qiáng)陰影區(qū)域細(xì)節(jié)信息時(shí)所產(chǎn)生的顏色失真現(xiàn)象。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所改進(jìn)的方法能夠更好的恢復(fù)陰影區(qū)域的顏色信息。
　　針對(duì)基于亮暗

4、補(bǔ)償?shù)姆蔷植空齽t化陰影去除方法存在算法效率低、陰影去除結(jié)果仍存在一定的顏色偏差問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種結(jié)合分類補(bǔ)償與高通濾波的陰影去除方法。該方法首先通過(guò)利用外檢查線尋找到每一陰影類對(duì)應(yīng)的非陰影類，陰影類與對(duì)應(yīng)的非陰影類進(jìn)行一一映射補(bǔ)償，減弱陰影類與類之間的相互影響。然后通過(guò)對(duì)原始陰影圖像進(jìn)行高通濾波，并將濾波后的結(jié)果進(jìn)行亮度提升，得到細(xì)節(jié)信息增強(qiáng)的圖像。最后結(jié)合分類補(bǔ)償結(jié)果與高通濾波結(jié)果，使得陰影去除結(jié)果能夠同時(shí)兼顧顏色信息與細(xì)節(jié)紋理信息。實(shí)