一种光学遥感影像快视图的生成方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种光学遥感影像快视图的生成方法及装置，该方法包括：对待处理的光学遥感影像进行下重采样得到采样后的像元，并确定采样后的像元的特征信息；对所述特征信息进行线性拉伸，得到增强后的第一特征信息；根据所述第一特征信息计算所述每个波段中像元的特征参数，判断所述特征参数是否小于预设第一阈值；若小于，则对所述第一特征信息进行伽马拉伸，得到增强后的第二特征信息，并根据所述第二特征信息生成快视图。本申请解决了现有技术生成的光学遥感影像快视图的适应性较差的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种光学遥感影像快视图的生成方法及装置
本申请涉及光学遥感
，尤其涉及一种光学遥感影像快视图的生成方法及装置。
技术介绍
光学遥感影像快视图(或称为浏览图)的尺寸和数据量远小于该影像本身，一般快视图主要用于挑选影像，影像的快速分发和应急使用等。用户通过快视图可以初步识别影像覆盖区域和评估影像本身的质量和云量，进而实现对影像进行初步优选。为了便于用户通过快视图对影像进行初步优选，一般要求快视图具有地物清晰、反差适中以及易于判读等优点。一般光学遥感影像单波段像元值的量化位数普遍为10-12比特，也就是值域范围为0-1023/2047/4095，而遥感影像的快视图量化位数为8比特(0-255)，因此，在生成光学遥感影像快视图的过程中，需要对光学遥感图像进行降位和增强处理。目前，在生成光学遥感影像快视图的过程中，往往采用单一的图像降位和增强算法，例如，单一的图像增强算法包括线性增强算法或伽马增强算法。由于光学遥感影像成像过程中地物、光照、天气条件各异，，。因此，现有技术生成的快视图中，特别是影像上有云、雪等高亮地物时，部分影像存在晴空区域过暗、过曝或色彩失真等情况，使得光学遥感影像快视图的质量不稳定，进而导致生成的光学遥感影像快视图的适用性较差。
技术实现思路
本申请解决的技术问题是：针对现有技术生成的光学遥感影像快视图的适应性较差的问题，提供了一种光学遥感影像快视图的生成方法及装置，本申请实施例所提供的方案，通过对采样后的像元的特征信息进行线性拉伸，并根据线性拉伸后的像元特征信息实际情况对拉伸后的像元特征信息进行伽马增强拉伸，避免单一增强拉伸导致的光学遥感影像快视图的质量稳定，进而提高光学遥感影像快视图的适用性。第一方面，本申请实施例提供一种光学遥感影像快视图的生成方法，该方法包括：对待处理的光学遥感影像进行下重采样得到采样后的像元，并确定采样后的像元的特征信息；对所述特征信息进行线性拉伸，得到增强后的第一特征信息；根据所述第一特征信息计算所述每个波段中像元的特征参数，判断所述特征参数是否小于预设第一阈值；若小于，则对所述第一特征信息进行伽马拉伸，得到增强后的第二特征信息，并根据所述第二特征信息生成快视图。本申请实施例所提供的方案中，通过对待处理的光学遥感影像进行采样，得到采样后的像元的特征信息，对特征信息进行线性拉伸，得到第一特征信息，并根据第一特征信息计算得到每个波段中像元的特征参数，若特征参数小于预设第一阈值，则对第一特征信息进行伽马拉伸，得到增强后的第二特征信息，根据第二特征信息生成快视图。因此，本申请实施例所提供的方案，通过对采样后的像元的特征信息进行线性拉伸，并根据线性拉伸后的像元特征信息实际情况对拉伸后的像元特征信息进行伽马增强拉伸，避免单一增强拉伸导致的光学遥感影像快视图的质量稳定，进而提高光学遥感影像快视图的适用性。可选地，对待处理的光学遥感影像进行下重采样得到采样后的像元，包括：确定所述待处理的光学遥感影像的波段信息以及尺寸信息，根据所述波段信息确定出生成快视图的至少一个波段；提取所述至少一个波段的像元，根据所述尺寸信息确定采样比例，并根据所述采样比例对所述至少一个波段的像元进行下重采样得到所述采样后的像元。可选地，根据所述波段信息确定至少一个波段，包括：若所述波段信息为全色波段，则所述至少一个波段为所述全色波段；或若所述波段信息为多波段，则所述至少一个波段为红、绿、蓝三个波段。可选地，根据所述尺寸信息确定采样比例，包括：根据如下公式确定采样比例：其中，n表示所述待处理的光学遥感影像的像元的个数；imgh表示所述待处理的光学遥感影像的像元的行数；imgw表示所述待处理的光学遥感影像的像元的行数。可选地，对所述特征信息进行线性拉伸，包括：根据所述特征信息计算所述至少一个波段的累积直方图，确定所述累积直方图中2％处像元的灰度值以及99％处像元的灰度值；根据所述2％处像元的灰度值以及所述99％处像元的灰度值对所述特征信息进行线性拉伸。可选地，根据所述2％处像元的灰度值以及所述99％处像元的灰度值对所述特征信息进行线性拉伸，包括：根据如下公式对所述特征信息进行线性拉伸：其中，g(x，y)表示拉伸后影像中(x，y)处的特征信息；f(x，y)表示拉伸前影像中(x，y)处的特征信息；min表示2％处像元的灰度值；max表示99％处像元的灰度值。可选地，根据所述第一特征信息计算所述每个波段中像元的特征参数，包括：根据所述第一特征信息确定像元的个数，每个像元的像元值，以及中位数，其中，所述中位数是指累积直方图中50％处像元的像元值；根据所述像元的个数以及所述每个像元的像元值计算得到所述每个像元的像元均值；根据所述每个像元的像元均值计算得到所述每个像元的像元均方差。可选地，对所述第一特征信息进行伽马拉伸，得到增强后的第二特征信息，包括：根据如下公式对所述第一特征信息进行伽马拉伸：其中，γ表示伽马拉伸系数，medianv表示中位数，t1、t2表示预设第二阈值；h(x，y)表示(x，y)处像元的第二特征信息。本申请实施例所提供的方案中，若线性拉伸后的像元的特征参数小于预设第一阈值时，通过光学遥感影像实际的信息自适应的确定伽马拉伸的系数，并根据伽马拉伸系数对像元的特征信息进行伽马拉伸。因此，本申请实施例所提供的方案中，通过光学遥感影像实际的信息自适应的确定伽马拉伸的系数，避免拉伸过程中出现过暗或过曝情况，保证了快视图色彩真实，提高了快视图的质量。可选地，对所述特征信息进行线性拉伸之前，还包括：根据所述特征信息计算所述每个波段的大气层顶的反射率，并根据所述反射率对所述特征信息进行预处理。第二方面，本申请实施例提供了一种光学遥感影像快视图的生成装置，该装置包括：采样单元，用于对待处理的光学遥感影像进行下重采样得到采样后的像元，并确定采样后的像元的特征信息；拉伸单元，用于对所述特征信息进行线性拉伸，得到增强后的第一特征信息；判断单元，用于根据所述第一特征信息计算所述每个波段中像元的特征参数，判断所述特征参数是否小于预设第一阈值；生成单元，若小于预设第一阈值，则对所述第一特征信息进行伽马拉伸，得到增强后的第二特征信息，并根据所述第二特征信息生成快视图。可选地，所述采样单元，具体用于：确定所述待处理的光学遥感影像的波段信息以及尺寸信息，根据所述波段信息确定出生成快视图的至少一个波段；提取所述至少一个波段的像元，根据所述尺寸信息确定采样比例，并根据所述采样比例对所述至少一个波段的像元进行下重采样得到所述采样后的像元。可选地，所述采样单元，具体用于：若所述波段信息为全色波段，则所述至少一个波段为所述全色波段；或若所述波段信息为多波段，则所述至少一个波段为红、绿、蓝三个波段。可选地，所述采样单元，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种光学遥感影像快视图的生成方法，其特征在于，包括：/n对待处理的光学遥感影像进行下重采样得到采样后的像元，并确定采样后的像元的特征信息；/n对所述特征信息进行线性拉伸，得到增强后的第一特征信息；/n根据所述第一特征信息计算所述每个波段中像元的特征参数，判断所述特征参数是否小于预设第一阈值；/n若小于，则对所述第一特征信息进行伽马拉伸，得到增强后的第二特征信息，并根据所述第二特征信息生成快视图。/n

【技术特征摘要】
1.一种光学遥感影像快视图的生成方法，其特征在于，包括：
对待处理的光学遥感影像进行下重采样得到采样后的像元，并确定采样后的像元的特征信息；
对所述特征信息进行线性拉伸，得到增强后的第一特征信息；
根据所述第一特征信息计算所述每个波段中像元的特征参数，判断所述特征参数是否小于预设第一阈值；
若小于，则对所述第一特征信息进行伽马拉伸，得到增强后的第二特征信息，并根据所述第二特征信息生成快视图。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对待处理的光学遥感影像进行下重采样得到采样后的像元，包括：
确定所述待处理的光学遥感影像的波段信息以及尺寸信息，根据所述波段信息确定出生成快视图的至少一个波段；
提取所述至少一个波段的像元，根据所述尺寸信息确定采样比例，并根据所述采样比例对所述至少一个波段的像元进行下重采样得到所述采样后的像元。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述波段信息确定至少一个波段，包括：
若所述波段信息为全色波段，则所述至少一个波段为所述全色波段；或
若所述波段信息为多波段，则所述至少一个波段为红、绿、蓝三个波段。


4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述尺寸信息确定采样比例，包括：
根据如下公式确定采样比例：



其中，n表示所述待处理的光学遥感影像的像元的个数；imgh表示所述待处理的光学遥感影像的像元的行数；imgw表示所述待处理的光学遥感影像的像元的行数。


5.如权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，对所述特征信息进行线性拉伸，包括：
根据所述特征信息计算所述至少一个波段的累积直方图，确定所述累积直方图中2％处像元的灰度值以及99％处像元的灰度值；
根据所述2％处像元的灰度值以及所述99％处像元的灰度值对所述特征信息进行线性拉伸。


6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述2％处像元的灰度值以及所述99％处像...

【专利技术属性】
技术研发人员：李俊杰，傅俏燕，
申请(专利权)人：中国资源卫星应用中心，
类型：发明
国别省市：北京;11