一种面向SAR影像的多目标色彩校正方法及设备技术

本发明专利技术提供一种面向SAR影像的多目标色彩校正方法及设备，包括对原始的影像进行预处理；基于影像灰度值做线性拉伸变换构建多目标优化模型；基于多目标优化模型求解所有影像的线性拉伸参数；用求得的线性拉伸参数对原始的影像进行拉伸处理后镶嵌。本发明专利技术基于多目标优化思想求解SAR影像的线性拉伸系数，有效利用了SAR影像上的灰度值信息，使镶嵌后的SAR影像呈现色彩一致性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及影像处理，尤其涉及一种面向sar影像的多目标色彩校正方法及设备。

技术介绍

1、季节变化、雷达波信号衰减、噪声等因素会降低影像的辐射质量，导致sar影像即使在校准后也会出现明显的亮度差异。如果sar影像存在亮度异常情况，影像整体呈现偏暗的特征。大多数sar图像的辐射校正方法是基于光学图像的。根据应用范围的不同，多幅图像的辐射校正方法可以分为全局、局部或组合模型。其中，全局模型是一种主流方法。全局模型假设图像对之间的辐射关系可以通过线性或非线性函数进行拟合。线性模型假设不同图像之间的强度差异由线性关系决定。为了描述图像之间的线性关系，一些研究人员基于伪不变特征(pifs)构建了线性模型。直方图匹配是非线性模型，它将两个图像的直方图匹配起来，使得两个图像中像素值的显式分布尽可能地接近。然而，当图像中的地物发生改变或由于季节等因素导致同一地物出现显著差异时，直方图匹配法无法识别这些差异。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于解决现有技术中的技术问题，提供了一种面向sar影像的多目标色彩校正方法，同步本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向SAR影像的多目标色彩校正方法，其特征在于：包括以下处理，

2.根据权利要求1所述的一种面向SAR影像的多目标色彩校正方法，其特征在于：所述对原始影像预处理，包括获取所有影像总数量、每张影像最大像元灰度值、每张影像最小像元灰度值、每张影像灰度均值、每张影像标准差、每张影像像元个数、有重叠区域影像对的灰度均值、有重叠区域影像对的标准差和有重叠区域影像对的有效像元个数。

3.根据权利要求1所述的一种面向SAR影像的多目标色彩校正方法，其特征在于：所述基于影像灰度值做线性拉伸变换构建多目标优化模型，包括以线性拉伸参数为决策变量，设置同步优化拉伸后影像色彩一致...

【技术特征摘要】

1.一种面向sar影像的多目标色彩校正方法，其特征在于：包括以下处理，

2.根据权利要求1所述的一种面向sar影像的多目标色彩校正方法，其特征在于：所述对原始影像预处理，包括获取所有影像总数量、每张影像最大像元灰度值、每张影像最小像元灰度值、每张影像灰度均值、每张影像标准差、每张影像像元个数、有重叠区域影像对的灰度均值、有重叠区域影像对的标准差和有重叠区域影像对的有效像元个数。

3.根据权利要求1所述的一种面向sar影像的多目标色彩校正方法，其特征在于：所述基于影像灰度值做线性拉伸变换构建多目标优化模型，包括以线性拉伸参数为决策变量，设置同步优化拉伸后影像色彩一致性最高和信息损失量最小两个目标函数，基于校正前后影像总体亮度和对比度维持不变设置等式约束，基于校正后像元灰度值满足量化位数限制设置不等式约束。

4.根据权利要求3所述的一种面向sar影像的多目标色彩校正方法，其特征在于：设置色彩一致性最高的目标函数时，以重叠区域的指标均值和标准差为观测值构建色彩一致性优化目标。

5.根据权利要求3所述的一种面向sar影像的多目标色彩校正方法，其特征在于：设置信息损失量最小的目标函数时，以原始影像拉伸后像元灰度值超界的像元个数总和最少为信息损...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙雨帆，景茂强，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：