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1、遙感圖像的陰影檢測(cè)技術(shù)1 隨著航空衛(wèi)星技術(shù)不斷發(fā)展的步伐,高空間分辨率遙感的廣泛應(yīng)用,如何消除遙感影像的陰影,具有越來(lái)越重要的現(xiàn)實(shí)意義,但是這個(gè)問(wèn)題一直是遙感影像處理領(lǐng)域的一個(gè)難題。在這種情況下,人們開(kāi)始了遙感圖像陰影檢測(cè)技術(shù)的研究。陰影既是使圖像退化的噪聲源,又是提供一些有用信息的信息源。有了陰影檢測(cè)技術(shù),我們就能獲取更多關(guān)于我們所研究的對(duì)象的一些有效信息。 2 下面是一幅遙感圖像: 自陰影投射陰影3 針對(duì)遙感圖像的陰影檢測(cè)本文主要闡述了三種實(shí)現(xiàn)遙感圖像的陰影檢測(cè)的算法:1) 基于RGB彩色空間的歸一化處理的陰影檢測(cè)算法;2) 基于RGB彩色空間的直接差分算子的陰影檢測(cè)算法;3) 基于紋理分
2、析的陰影檢測(cè)算法。 我們的重點(diǎn)研究的算法是基于RGB彩色空間的歸一化處理的陰影檢測(cè)算法。4首先陰影區(qū)域的特性: 1)由于光線被遮擋,陰影區(qū)域具有更低的灰度值 2)陰影區(qū)域具有更高的色調(diào)值 3)由于大氣瑞利散射的影響,陰影區(qū)域具有更高的飽和度 4)陰影不改變?cè)械乇淼募y理特征 5)陰影與產(chǎn)生陰影的目標(biāo)具有相似的輪廓很多檢測(cè)算法都基于陰影的屬性,還有一種是基于模型的陰影檢測(cè)。5 根據(jù)陰影的屬性(陰影區(qū)域具有更低的灰度值),通過(guò)分析Phong光照模型,發(fā)現(xiàn)在陰影區(qū)域的三個(gè)通道中,R通道下降得最多,G通道次之,B通道下降得最少,這相當(dāng)于增加了陰影區(qū)域的藍(lán)色分量。充分利用了陰影區(qū)域的這一屬性,通過(guò)對(duì)彩色
3、RGB影像進(jìn)行如下的歸一化處理: 其中: R、G、B分別為原始的RGB分量, R、G、B分別為歸一化后的RGB分量。通過(guò)前面的分析可知,在陰影區(qū)B通道灰度下降得最少 。 整個(gè)的陰影檢測(cè)流程如下圖所示:67 通過(guò)對(duì)B分量圖采用otsu閡值分割的方法,設(shè)置一個(gè)較高的閾值就可以得到大致的陰影區(qū)域。但原始影像中的偏藍(lán)色地物在B分量中也具有很高的像素值,需要將這些區(qū)域從陰影區(qū)域中去除?;诖?,我們?cè)谠嫉腂分量圖中引入了一個(gè)閾值來(lái)保證陰影檢測(cè)的精度。只有在B分量中高于某個(gè)閾值,并在B分量中低于某個(gè)閾值區(qū)域,才被檢測(cè)成為陰影區(qū)域。8處理后的圖像:9由于各個(gè)彩色空間的誤測(cè)率不一樣從而導(dǎo)致其在陰影檢測(cè)誤差上的不一致。為了更大地減小陰影檢測(cè)誤差,我們應(yīng)該通過(guò)大量的研究,希望能找到基于某種彩色空間的檢測(cè)誤差更小的遙感圖像的陰影檢測(cè)技術(shù)。由于光源和場(chǎng)景的三維結(jié)構(gòu)不易得到,基于模型的陰影檢測(cè)方法局限性很大,但其檢測(cè)效果是最好的。所以,以后的研究重點(diǎn)要放在基
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