基于扩展更新区域的正射影像色彩一致性处理方法技术

本发明专利技术提供一种基于扩展更新区域的正射影像色彩一致性处理方法，涉及遥感影像处理技术领域，方法包括：根据更新正射影像与原始正射影像的定位信息，获取更新正射影像与原始正射影像之间的重叠范围；在重叠范围内计算更新正射影像与原始正射影像之间差值，得到差异图；对差异图进行全局阈值分割，获取重叠范围内更新正射影像相对于原始正射影像的变化区域；确定变化区域的外接矩形，得到在外接矩形约束下的更新区域的扩展区域；构建扩展区域的更新正射影像与原始正射影像之间的色彩一致性更新模型；基于色彩一致性更新模型对重叠范围的变化区域与未变化区域进行映射。该方法解决了传统的正射影像更新过程中出现的色彩不一致的问题。一致的问题。一致的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于扩展更新区域的正射影像色彩一致性处理方法


[0001]本专利技术涉及遥感影像处理
，尤其涉及一种基于扩展更新区域的正射影像色彩一致性处理方法。

技术介绍

[0002]遥感影像的快速获取极大地推动了其在国土监测、环境普查、应急救灾等方面的应用。随着在轨卫星数量的不断增多，遥感影像的获取速度大大加快。受到不同卫星的设计和控制精度的影响，同一卫星在不同时间以及不同卫星之间获取的遥感影像之间都会存在较为明显的色彩差异，使得多源、多时相影像在更新过程中出现较为明显的突变，从而影响最终的视觉效果及应用。
[0003]目前在进行正射影像更新时，大多数方法都是采用变化检测的思路，通过检测影像中的变化区域，利用更新正射影像的变化区域对原始正射影像进行局部更新。但是在色彩一致性处理时，则主要分为两类：基于整景影像的色彩一致性处理方法和基于更新区域的色彩一致性处理方法。其中，基于整景影像的色彩一致性方法以原始正射影像为模板，通过构建更新正射影像和原始正射影像之间色彩变换关系进行一致性处理，常用的模型有区域网平差模型、Wallis 变换模型以及神经网本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于扩展更新区域的正射影像色彩一致性处理方法，其特征在于，包括：根据更新正射影像与原始正射影像的定位信息，获取所述更新正射影像与所述原始正射影像之间的重叠范围；在所述重叠范围内计算所述更新正射影像与所述原始正射影像之间差值，得到差异图；对所述差异图进行全局阈值分割，获取所述重叠范围内所述更新正射影像相对于所述原始正射影像的变化区域；确定所述变化区域的外接矩形，得到在所述外接矩形约束下的更新区域的扩展区域；构建所述扩展区域的所述更新正射影像与所述原始正射影像之间的色彩一致性更新模型；基于所述色彩一致性更新模型对所述重叠范围的变化区域与未变化区域进行映射。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据更新正射影像与原始正射影像的定位信息，获取所述更新正射影像与所述原始正射影像之间的重叠范围包括：基于仿射变换六参数模型，根据所述原始正射影像的第一像方行列坐标计算第一物方经纬度坐标，根据所述更新正射影像的第二像方行列坐标计算第二物方经纬度坐标；根据所述第一物方经纬度坐标计算所述原始正射影像的第一物方覆盖范围；根据所述第二物方经纬度坐标计算所述更新正射影像的第二物方覆盖范围；根据所述第一物方覆盖范围和所述第二物方覆盖范围确定所述重叠范围。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述差异图进行全局阈值分割，获取所述重叠范围内所述更新正射影像相对于所述原始正射影像的变化区域包括：计算所述差异图中每个灰度级的像素分布概率；以灰度级为阈值，将所述差异图划分为背景像素和目标像素；根据所述像素分布概率和所述阈值，计算所述背景像素的第一概率和所述目标像素的第二概率；根据所述像素分布概率、所述阈值、所述第一概率和所述第二概率，计算所有所述背景像素的第一平均灰度值、所有所述目标像素的第二平均灰度值和所述差异图中所有像素的第三平均灰度值；根据所述第一平均灰度值、第二平均灰度值和第三平均灰度值，计算所述差异图中背景像素和目标像素的类间方差；改变所述阈值，分别计算与不同阈值对应的所述类间方差，将与最大类间方差对应的阈值确定为分割阈值；根据所述分割阈值对所述差异图进行全局阈值分割，得到所述变化区域。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据计算第一概率ω0和第二概率ω1，其中，所述差异图的像素的灰度范围为[0, L)，i为灰度级的级数，i=0，1,
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【专利技术属性】
技术研发人员：焦念刚，王峰，尤红建，刘瑞，向俞明，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：