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1、城市遥感影像阴影检测与补偿方法研究（二）论文由于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（近红外）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波段进行直方图灰度统计.freelin,
2、rmax其中rmin,rmax分别为图像R(x,y)最小、最大灰度值。同理对非阴影区域进行处理，也将非阴影区域影像变换为同样灰度级别影像。通过灰度线性映射变换的阴影区域影像和非阴影区域影像具有相同的灰度级别，不同的灰度分布。为使整幅影像合成后有较好的视觉效果,将阴影区域影像与非阴影区域影像进行直方图匹配，消除视觉差别。影像的一个像元相当于实际地面面积约为1m2，处于阴影区域边界的像元和处于非阴影区域边界的像元，由于既有阴影部分，又有非阴影部分，以及环境反射光的差异，形成阴影边界的亮边缘和非阴影边界的暗边缘
3、。为消除这种边缘效应，分别追踪阴影区域和非阴影区域的边界线，对这两条边界线上像元进行平滑化处理：式中：f(x,y)为原影像灰度值；g(x,y)为处理后影像灰度值；S为两条边界线邻域中点的集合；M为集合内点像元的总数；T为规定的非负阈值。用以上方法对边界线进行处理，结果显示：设定适当的T值，能有效地消除边缘效应，而且没有增加影像的模糊信息。3.3.2基于PN处理的新方法PN(PulseCoupledNeuralNetp，Yout为算法中用到的中间矩阵。Δ为阈值调整常量，Δ，阈值调整矩阵，各个元素为阈值调整常
4、量Δ，矩阵F，L，U，θ，Fac(1)，Fac(2)，…，Fac(N)，Inter，Temp，Yout，Δ的维数均为h×ω,其中h为图像的高度，ω为图像的宽度，β为联接强度，该算法中，每个神经元的β均相同。α为联接强度的衰减因子，‘’表示相同维数的矩阵中对应元素进行相乘。‘’表示卷积，K是3×3运算核矩阵，计算L时用到，PN图像阴影去除算法描述如下：(1)原始图像F规整到min到1之间，min=0.04Δ。L=U=0，θ=1；同时，令所有神经元均处于熄火状态，Y=0。给出循环次数N；令n=1，优选参数，β
5、=0.8，α=0.2，Δ=0.02。(2)L=Step(Y*K)；U=F(1+βL)；Y=Step(U-θ)。(3)令θ=1。(4)L=Step(Y*K)。(5)Inter=Y，U=F(1+βL)，Y=Step（U-θ）。(6)IfY=Inter，goto(7)；elseL=Step(Y*K),gobackto(5)。(7)IfY(i,j)=1，Yout(i,j)=θ(i,j)，Temp(i,j)=F(i,j)/Yout(i,j),(i=1,...,h；j=1,...,ω)；Y(i,j)，Yout(i,j
6、)，θ(i,j)，Temp(i,j)，F(i,j)分别为矩阵Y，Yout，θ，Temp，F中对应的元素。(8)调整阈值，θ=θ-Δ+100*Y。一方面，随着时间的增加减小阈值；另一方面，若神经元已经点火，则升高阈值，是该神经元不再点火。(9)如果所有神经元均已点火，即矩阵θ中的每一个元素均大于1，执行(10)；否则回到(4)。(10)F=Temp；β=α*β；图像因子Fac(n)=Yout；n=n+1。(11)N=N-1。IfN0，gobackto(2)；elseend。原始图像经过PN去阴影处理后，本分
7、解成了多个图像因子Fac(1),Fac(2),...,Fac(N)，算法中每一次循环就给出一个图像因子，由算法可知，当n≥2时，图像中的阴影就给有效的去除了。计算机仿真结果表明，当n≥2时，没有阴影的图像的图像因子Fac(n)与该图像加阴影后的图像因子Fac(n)几乎一样，因此，目标识别时，可以用训练图像的Fac(n)(n≥2)作为模板，将待识别图像的Fac(n)(n≥2)与之相比，从而得到目标识别的结果。这样，即使有阴影出现，也可消除其对目标识别的不利影响。从而达到正确识别目标的目的。随着n的增加，Fa
8、c(n)越来越浅，最后变为全白，这可从算法中看出，实验也证明了这一点，实际应用中，可用Fac(2)作为模板。因此，基于猫眼为生物学背景的PN的阴影去除算法，是从仿生的角度，对阴影实施处理的新拓展。3.4实际影像阴影补偿效果以下是我们分别采用灰度级线性变换和基于直方图均衡处理后的图像：图3-12待补偿的遥感影像(a)直方图均衡法的补偿结果(b)灰度线性变换的补偿结果图3-13实际影像阴影补偿效果从上图可以看出，二者都能够把原本阴
