一种高动态遥感图像获取方法技术

本发明专利技术涉及一种高动态遥感图像获取方法，属于遥感图像处理与航天遥感技术领域。本发明专利技术的高动态遥感图像获取方法，包括以下步骤：步骤1、用亮图像Img<subgt;light</subgt;(i,j)获取场景中的暗区的信息；步骤2、用暗图像Img<subgt;dark</subgt;(i,j)获取场景中的亮区的信息；步骤3、融合步骤1和2的两幅LDR图像，合成HDR图像Img<subgt;HDR</subgt;(i,j)。本发明专利技术的高动态遥感图像获取方法，只需暗、亮两幅图像，无需专业的标定设备以及相机的曝光时间、场景照度和亮度等参数，即可准确地估计出两幅图像之间的亮度映射函数，从而得到HDR图像，由于映射函数准确，有效地避免了在图像的交界处的伪影现象，本方法简单有效，适合工程应用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及遥感图像处理与航天遥感，具体涉及一种高动态(highdynamic range，hdr)遥感图像获取方法。

技术介绍

1、在航天遥感领域，由于地面目标的反射率差异较大，容易造成空间相机所探测场景辐亮度的跨度超出相机的动态范围，使得低亮度目标被噪声淹没，或高亮度目标出现过饱和现象，导致遥感图像对比度差、纹理细节丢失，不利于开展感兴趣的目标分割、检测与识别等工作。此外，在太阳高角较低或晨昏条件下的目标亮度均较低，而高速的推扫模式及姿轨控等条件限定了空间相机的积分时间和积分级数，导致遥感图像的动态范围受限。如果单纯提高增益，又会增大遥感图像的噪声。因此，获取高信噪比、高动态的遥感图像具有重要的理论价值和应用意义。

2、hdr图像的获取可以从硬件和软件两个方面入手。前者需要改变相机的硬件系统，价格昂贵，很少被采用。后者常见的方式包括基于单曝光的hdr图像获取方法和基于多曝光的hdr图像生成方法。当然，随着深度学习技术的发展，许多基于深度学习的hdr图像生成算法应运而生，由于深度学习的方法需要庞大的图像数据集，且处理耗时，不利于工程应用，不本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种高动态遥感图像获取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的高动态遥感图像获取方法，其特征在于，步骤3为：首先通过计算步骤1和2的两幅LDR图像之间的亮度映射函数，得到融合后的图像Imgfus(i,j)，采用灰度映射的方法将图像Imgfus(i,j)映射到对应图像的最大灰度值中，最后得到HDR图像ImgHDR(i,j)。

3.根据权利要求2所述的高动态遥感图像获取方法，其特征在于，通过亮度映射函数得到融合后的图像Imgfus(i,j)的步骤如下：

4.根据权利要求2所述的高动态遥感图像获取方法，其特征在于，最后得到的HDR图像I...

【技术特征摘要】

1.一种高动态遥感图像获取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的高动态遥感图像获取方法，其特征在于，步骤3为：首先通过计算步骤1和2的两幅ldr图像之间的亮度映射函数，得到融合后的图像imgfus(i,j)，采用灰度映射的方法将图像imgfus(i,j)映射到对应图像的最大灰度值中，最后得到hdr图像imghdr(i,j)。

3.根据权利要求2所述的高动态遥感图像获取方法，其特征在于，通过亮度映射函数得到融合后的图像imgfus(i,j)的步骤如下：

4.根据权利要求2所述的高动态遥感图像获...

【专利技术属性】
技术研发人员：毕国玲，陈欣然，李伊，宁永慧，司国良，
申请(专利权)人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，
类型：发明
国别省市：