【技术实现步骤摘要】
一种高空间分辨率遥感影像阴影恢复方法及系统
[0001]本专利技术涉及摄影测量与遥感学科中的数字图像处理
,特别涉及一种高空间分辨率遥感影像阴影恢复方法及系统。
技术介绍
[0002]IKONOS、QuickBird、SPOT、Pleiades、WorldView、国产高分卫星及低空无人机遥感等高空间分辨率遥感影像(高分影像)以其精细的地物分辨能力,在资源环境遥感中发挥着重要作用。利用高分影像进行城市资源环境监测是城市资源环境规划、保护与管理的重要手段。然而,由于城区建筑阴影的广泛存在,城市高分影像中往往存在大量阴影,从而严重制约了高分遥感数据的高效利用。城市阴影在遥感影像上表现为低亮度区,并掩盖了阴影区的地物辐射特性。当利用高分影像进行城市土地利用分类、资源调查时,阴影区的存在很大程度地降低了地物分类精度,从而降低数据使用效率。同时,城市高分影像获取成本通常较高,较低的数据利用效率必然会增加数据使用成本。此外,由于城市阴影是固定的建筑等地物对太阳直接辐射遮挡产生的,而太阳方位角和高度角的变化规律也是固定的,会导致某些阴影区域在不同时期的遥感影像上会一直存在,从而形成城市遥感监测的永久盲区。因此,对高分遥感影像进行阴影恢复具有十分重要的现实意义。
[0003]遥感影像阴影恢复的经典方法主要有直方图匹配法(Histogram Matching)、伽玛(γ)校正法(Gamma Correction)以及均值方差变换法MVT(Mean and Variance Transformation)等。直方图匹配法是 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种高空间分辨率遥感影像阴影恢复方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、遥感影像输入输入一幅包含红光(R)、绿光(G)和蓝光(B)3个可见光波段的高分辨率遥感影像image
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A;步骤2、HIS彩色空间变换将RGB彩色空间转换为HIS彩色空间,变换公式如下:将RGB彩色空间转换为HIS彩色空间,变换公式如下:将RGB彩色空间转换为HIS彩色空间,变换公式如下:公式1、2和3中,H、I和S分别为HIS色彩空间中的色调、亮度和饱和度,R、G和B分别为遥感影像image
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A红光(R)、绿光(G)和蓝光(B)波段对应的DN值;步骤3、计算归一化阴影指数公式4中,NDUI是归一化阴影指数,I和S分别为HIS色彩空间中的亮度和饱和度;步骤4、阴影检测提取基于归一化阴影指数NDUI,根据其均值和标准差特征,确定阴影分割阈值T,利用阈值T对归一化阴影指数NDUI进行图像分割,从而提取出遥感影像中的阴影区域信息,得到阴影掩膜Mask1;步骤5、阴影掩膜滤波通过形态学滤波,消除阴影掩膜Mask1中的细小图斑,得到优化后的阴影掩膜Mask2;步骤6、阴影区块标识对阴影掩膜Mask2中所有的阴影区块进行标识和编号(i=1,2,3,
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,n),并且使得每个阴影区块之间互不连接;步骤7、确定统计分析窗口设编号为i的阴影区块所对应的矩形图像R大小为N1×
M1,以矩形图像R的几何中心为中心创建一个大小为N2×
M2自适应矩形窗口W,自适应矩形窗口W覆盖阴影区块全部像元,即将N2≥N1且M2≥M1;步骤8、线性回归分析对自适应矩形窗口W进行线性回归分析,得到自适应矩形窗口W的线性回归方程。步骤9、阴影恢复对自适应矩形窗口W利用其线性回归方程对遥感影像image
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A中的阴影区块进行阴影恢复;对遥感影像image
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A红光(R)、绿光(G)和蓝光(B)三个波段的全部阴影区块进行阴影恢复,得到阴影恢复后的遥感影像image
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B。
2.根据权利要求1所述的高空间分辨率遥感影像阴影恢复方法,其特征在于:所述步骤4中,阴影分割阈值T的取值在0.31
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0.36之间。3.根据权利要求1所述的高空间分辨率遥感影像阴影恢复方法,其特征在于:所述步骤5中,对阴影掩膜Mask1依次进行膨胀运算和腐蚀运算。4.根据权利要求1所述的高空间分辨率遥感影像阴影恢复方法,其特征在于:所述步骤6中,每个阴影区块的阴影像元数量大于15。5.根据权利要求1所述的高空间分辨率遥感影像阴影恢复方法,其特征在于:所述步骤7中,自适应矩形窗口W内非阴影像元的数量要大于等于自适应矩形窗口W全部像元的50%,则将自适应矩形窗口W的窗口大小逐渐扩大直到满足条件为止。6.根据权利要求5所述的高空间分辨率遥感影像阴影恢复方法,其特征在于:所述步骤7中,自适应矩形窗口W的窗口大小逐渐扩大的方法是,将N2和M2的数值依次增加1。7.根据权利要求1所述的高空间分辨率遥感影像阴影恢复方法,其特征在于:所述步骤8具体包括以下操作:对遥感影像image
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【专利技术属性】
技术研发人员:张利军,彭光雄,张建东,
申请(专利权)人:湖南省遥感地质调查监测所,
类型:发明
国别省市:
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