一种遥感影像匀色方法技术

本发明专利技术公开了一种遥感影像匀色方法

【技术实现步骤摘要】
一种遥感影像匀色方法、装置及可读介质


[0001]本专利技术涉及遥感影像处理领域，具体涉及一种遥感影像匀色方法
、
装置及可读介质
。

技术介绍

[0002]遥感数据是国家大数据的基石，具有高空间
、
高光谱和高时间分辨率及多平台
、
多传感器和多角度成像的特点，受天气
、
光照条件
、
作业时间等因素的影响，卫星获取的影像普遍存在色彩不协调
、
阴影现象严重等问题，极大地影响了后续的可视化效果，所以影像匀色算法是遥感处理重要的一环
。
影像匀色算法可以对一幅或多幅影像内的亮度
、
反差
、
色调
、
饱和度分布不均匀现象进行校正，使影像各个位置的亮度
、
反差
、
色调
、
饱和度基本一致
。
[0003]现在主流的匀色算法有
mask
和
Wallis
算法与基于大范围基准影像的匀色算法
。mask
算法缺点在于如何自动确定最佳的滤波器尺寸与选择合适的模型来拉伸减运算后的结果影像；
Wallis
算法存在“块效应”和整体色调偏移等问题
。
基于大范围基准影像的匀色算法往往是选择一张覆盖测区中低分率的影像作为色调基准影像，但对大范围影像进行色彩迁移，很容易出现待处理影像与基准影像之间图像内容差别很大，而导致处理后影像偏色，以及细节丢失的问题
。
另外，卫星所拍摄的遥感影像中云层部分经过匀色处理后，会存在与其周围的区别度下降的问题，从而影响绘制的准确度
。

技术实现思路

[0004]针对上述提到的技术问题
。
本申请的实施例的目的在于提出了一种遥感影像匀色方法
、
装置及可读介质，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题
。
[0005]第一方面，本专利技术提供了一种遥感影像匀色方法，包括以下步骤：
[0006]获取待匀色影像，选取覆盖待匀色影像所对应的测区并经过色彩一致性处理后的低分辨率的基准底图，对基准底图进行处理，得到处理影像；
[0007]对待匀色影像进行高斯金字塔分解，得到不同尺度的第一高斯金字塔图像，对不同尺度的第一高斯金字塔图像进行拉普拉斯金字塔分解，得到不同尺度的高频细节图像；对处理影像进行高斯金字塔分解，得到不同尺度的第二高斯金字塔图像；
[0008]将每一个尺度下的第一高斯金字塔图像与第二高斯金字塔图像进行加权平均，得到不同尺度的低频图像；
[0009]对不同尺度的高频细节图像与不同尺度的低频图像进行多分辨率重建，得到匀色图像
。
[0010]作为优选，对基准底图进行处理，得到处理影像，具体包括：
[0011]对基准底图进行上采样至与待匀色图像相同的分辨率，得到上采样后的基准底图；
[0012]将上采样后的基准底图基于待匀色影像所对应的测区进行裁切，得到处理影像
。
[0013]作为优选，对不同尺度的高频细节图像与不同尺度的低频图像进行多分辨率重建，得到匀色图像，具体包括：
[0014]最小尺度的低频图像上采样之后与比最小尺度大一个尺度等级的高频细节图像相加，得到比最小尺度大一个尺度等级的合成图像，比最小尺度大一个尺度等级的合成图像上采样之后与比最小尺度大一个尺度等级的低频图像加权平均，得到色彩调整后的比最小尺度大一个尺度等级的低频图像，色彩调整后的比最小尺度大一个尺度等级的低频图像上采样之后与最小尺度大两个尺度等级的高频细节图像重复以上步骤，直至得到最大尺度的合成图像，即为匀色图像
。
[0015]作为优选，将每一个尺度下的第一高斯金字塔图像与第二高斯金字塔图像进行加权平均，得到不同尺度的低频图像，具体包括：
[0016]将每一个尺度下的第一高斯金字塔图像与第二高斯金字塔图像在对应坐标上和对应波段上的像素值进行加权平均，得到不同尺度的低频图像
。
[0017]作为优选，还包括：
[0018]采用云检测算法对待匀色影像进行云检测处理，得到云检测二值图；
[0019]将待匀色影像根据云检测二值图进行掩膜操作，得到掩膜图像，掩膜图像中云层部分的像素值为
255
，其余部分的像素值为0；
[0020]将掩膜图像中云层部分的像素值替换到匀色图像中对应部分的像素值中，匀色图像中其余部分的像素值不变，得到优化后的匀色图像
。
[0021]作为优选，不同尺度对应不同的层数，第一高斯金字塔图像的层数与第二高斯金字塔图像的层数相同
。
[0022]作为优选，第一高斯金字塔图像的层数与高频细节图像的层数相同，高频细节图像与低频图像的层数相同
。
[0023]第二方面，本专利技术提供了一种遥感影像匀色装置，包括：
[0024]影像处理模块，被配置为获取待匀色影像，选取覆盖待匀色影像所对应的测区并经过色彩一致性处理后的低分辨率的基准底图，对基准底图进行处理，得到处理影像；
[0025]金字塔分解模块，被配置为对待匀色影像进行高斯金字塔分解，得到不同尺度的第一高斯金字塔图像，对不同尺度的第一高斯金字塔图像进行拉普拉斯金字塔分解，得到不同尺度的高频细节图像；对处理影像进行高斯金字塔分解，得到不同尺度的第二高斯金字塔图像；
[0026]加权平均模块，被配置为将每一个尺度下的第一高斯金字塔图像与第二高斯金字塔图像进行加权平均，得到不同尺度的低频图像；
[0027]重建模块，被配置为对不同尺度的高频细节图像与不同尺度的低频图像进行多分辨率重建，得到匀色图像
。
[0028]第三方面，本专利技术提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法
。
[0029]第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法
。
[0030]相比于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：
[0031](1)
本专利技术提出的遥感影像匀色方法通过高斯金字塔与拉普拉斯金字塔的方式，提取出待匀色影像的细节纹理，并对基准底图进行色彩迁移，能过有效保存待匀色影像的细节纹理，并且能有效消除待匀色影像中的色彩差异
。
[0032](2)
本专利技术提出的遥感影像匀色方法采用多分辨率重建的方式进行重建，可避免细节丢失，得到匀色效果好的匀色图像
。
[0033](3)
本专利技术提出的遥感影像匀色方法通过对待匀色影像的云层部分进行云检测二值化处理，再与待匀色影像经过掩膜操作，最终与匀色本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种遥感影像匀色方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待匀色影像，选取覆盖所述待匀色影像所对应的测区并经过色彩一致性处理后的低分辨率的基准底图，对所述基准底图进行处理，得到处理影像；对所述待匀色影像进行高斯金字塔分解，得到不同尺度的第一高斯金字塔图像，对不同尺度的所述第一高斯金字塔图像进行拉普拉斯金字塔分解，得到不同尺度的高频细节图像；对所述处理影像进行高斯金字塔分解，得到不同尺度的第二高斯金字塔图像；将每一个尺度下的所述第一高斯金字塔图像与第二高斯金字塔图像进行加权平均，得到不同尺度的低频图像；对不同尺度的所述高频细节图像与不同尺度的所述低频图像进行多分辨率重建，得到匀色图像
。2.
根据权利要求1所述的遥感影像匀色方法，其特征在于，所述对所述基准底图进行处理，得到处理影像，具体包括：对所述基准底图进行上采样至与所述待匀色图像相同的分辨率，得到上采样后的基准底图；将所述上采样后的基准底图基于所述待匀色影像所对应的测区进行裁切，得到所述处理影像
。3.
根据权利要求1所述的遥感影像匀色方法，其特征在于，所述对不同尺度的所述高频细节图像与不同尺度的所述低频图像进行多分辨率重建，得到匀色图像，具体包括：最小尺度的所述低频图像上采样之后与比最小尺度大一个尺度等级的高频细节图像相加，得到比最小尺度大一个尺度等级的合成图像，比最小尺度大一个尺度等级的合成图像上采样之后与比最小尺度大一个尺度等级的低频图像加权平均，得到色彩调整后的比最小尺度大一个尺度等级的低频图像，色彩调整后的比最小尺度大一个尺度等级的所述低频图像上采样之后与最小尺度大两个尺度等级的高频细节图像重复以上步骤，直至得到最大尺度的合成图像，即为所述匀色图像
。4.
根据权利要求1所述的遥感影像匀色方法，其特征在于，所述将每一个尺度下的所述第一高斯金字塔图像与第二高斯金字塔图像进行加权平均，得到不同尺度的低频图像，具体包括：将每一个尺度下的所述第一高斯金字塔图像与第二高斯金字塔图像在对应坐标上和对应波段上的像素值进行加权平均，得到不同尺度的低频图像
。5.
根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡源浩，满旺，洪伟政，刘雅惠，
申请(专利权)人：厦门精图信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：