城市遥感影像阴影检测与补偿方法研究（二）.doc

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1、城市遥感影像阴影检测与补偿方法研宄（二）由于IKONOS立体像对提取DSM数据的分辨率低，所以其影像数据分辨率，易导致所提取的阴影区域边缘产生误差。为修正这种误差，采用一种具有较好边缘性的阴影检测方法基于直方图阈值法。基于直方图阈值法是利用IKONOS彩色影像数据的第4波段波长最长，散射光最小，阴影区域与非阴影区域目标地物反射率差值最大，用第4波段进行基于直方图阈值法检测阴影精度最高，这种方法的优点是阴影区域具有较好的边缘性。对IKONOS影像第4波段进行直方灰度统计，以峰谷点为阴影和非阴影区分点，采用DN值密度分割的方法检测出阴影。以上两种方法进行阴影

2、检测各有特点，前者有很好的定位性，但边缘误差较大；后者有较好的边缘性，但阴影提取的精度低。如果两种方法能很好地结合起来，既有好的定位性，又有好的边缘性，阴影检测的精度将大大提高2-8就是这两种方法相结合检测阴影的流程图。阴影区域检测结果见图2-92-6原图像2-7第4波段直方SHAPE*MERGEFORMAT2-8结合两种方法检测阴影流程2-9阴影检测的结果2-9中：，式中，rh为DSM数据分辨率；rl为影像数据分辨率；k为像元宽度。实际影响检测效果我们用和节中所提到的两种方法分别对2-10图内的阴影检测2-10待检测的原检测结果如下图：（a）基于亮度

3、的双峰法（b）归一化互相关函数法2-11三种方法对阴影的检测结果可以看出前两种方法对阴影的检测结果差别，主要原因由于而归一化互相关函数在检测阴影时，利用了亮度近似线性变化这一特点，因此当亮度有突然的明显变化，都会被判为阴影。而双峰法，当我们选取了比较合适的阈值，就能把阴影和光照区进行分割，对于绝大多数图片，这种方法提取出的部分，几乎都是阴影区域，只带有少量的颜色较深的斑点。如图（a）所示，图中非常小且分布不规则的斑点有些是树荫，有些则是颜色较深的车辆的车顶，植被，屋顶等。（a）和（b）图其原理其实都是基于亮度变化进行的检测，所以对亮度变化对这两种方法的影

4、响起决定性的作用。对于亮度较低的实物却容易被判为阴影而被错误的检测出来。如图2-12中的树木由于自身色度等原因，即使在阳光下，亮度仍然很低。同样的情况还可能是颜色很深的房顶，这些比较深的颜色，在高分辨率遥感影像中，非常容易与影像自身的阴影相互混淆，因此在用双峰法检测时，造成很多不便。阴影的本质属性就是亮度很低，因此当出现了颜色很深造成的影像中亮度值低的部分，容易造成误检。归一化函数法要求稍多，计算两相对较大，相比之下，双峰法简单实用。但是目前还没有比较成熟的方法，能够精确的检测出阴影的全部区域而不发生误检。图2-12带有大量树阴的遥感影像及其阴影检测结果

5、第三章阴影的补偿灰度线性映射的阴影补偿灰度级线性变换图像增强原理像增强处理在数字图像处理中占有很大的比例，一些灰度图像在退化后进行恢复主要采取增强手段。图像增强的方法分为空间域方法和频率域方法两大类，空间域增强是以对图像的像素直接处理为基础的增强。空间域处理可用下式表不：g（x,y）=T[f（x，y）]其中f（x，y）是输入图像，g（x，y）是处理后的图像，T是对f一种操作，（X，y）是图像像素点的位置。z操作最简单的形式是邻域为1X1的尺度（即单个像素）。在这种情况下，g仅依赖于f在（x，y）点的值，T操作成为灰度效变换函数，形式为s=T（r）其中s和

6、r分别为g（x，y）和f（x,y）在任意点（x，y）的灰度级。灰度级线性变换增强是空间域图像在增强的一种，也就是通过分段线性变换函数来调整图像灰度级的动态范围。通过点（r1，s2）和点（r2，S2）的位置控制变换函数的形状，（rl，s2）和（r2，s2）的中间值将产生输出图像中灰度级不同程度的展开，因而影响其对比度，以迗到增强图像之目的。3-1灰度变换分段线性变换公式如下：其中由于阴影对遥感影像造成的影响主要是使该区域的亮度值大幅降低，该方法直接针对这一问题，对遥感影像中的灰度进行线性调整。从而使得阴影得到一定程度的补偿。像阴影补偿处理按照上述原理，现对

7、一幅高分辨率遥感图像的灰度图像分析并在MATLAB软件上进行处理，其处理过程如下。首先打开一幅遥感图的灰度图像，由图3-3可以看出，该图像的阴影区域和图像非阴影区域的灰度值比较接近，通过查看其灰度直方图分布可以证实以上看法，图3-2所示为该图像的灰度值直方图分布。3-2原图像3-3左图的直方从图像的灰度值直方图分布可以看出，该图像的灰度值分布呈双峰分布：其图像部分的灰度值集中在左峰附近，左峰的灰度值分布大约为15±10;图像的背景部分集中在右峰附近，右峰的灰度值分布大约为85±40。从二者的分布看，两峰值基本上呈正态分布，中间有一定的灰度值交叉，且右峰范

8、围较大，使得图像的整体亮度偏亮。1.根据灰度分布的特点进行灰度调整变换。按照上述