本发明专利技术提供一种航空摄影过程中实时自动评定影像色彩质量的方法：首先，对航空摄影获取的航空影像进行重采样，获取两种不同分辨率的航空影像，然后进行阴影检测和云检测，根据检测所得阴影覆盖率和云覆盖率，评定影像色彩质量，输出质量评定报告。本发明专利技术的时效性强，处理速度快，自动化程度高，支持全自动检测。通过针对阴影检测和云检测各自分别提出不同的阈值获取方法，能有效提高检测精度，在保证自动化的同时保证精度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于遥感影像应用领域，特别是涉及到在航空摄影过程中，在机上对获取的影像进行实时、自动、快速 的质量评定的方法。
技术介绍
航空影像色彩质量评定主要包括阴影和云的实时检测两方面内容。阴影自动检测和云自动检测是影像色彩质量评定的关键技术，检测算法的复杂度直接决定了质量评定的速度，影响着机上实时处理系统的整体性能。两个模块独立进行互不干扰，检测方法分别独立选定。遥感影像阴影检测算法主要分为基于模型和基于阴影特征的方法。基于模型的方法主要是根据影像上场景和地物的几何结构、光源、传感器参数等先验信息，建立阴影的统计模型、投影模型等来检测阴影，可用于解决真正射影像中存在的阴影遮蔽等问题。基于阴影特征的方法是通过分析阴影区域的共性及其与非阴影区域的差异，直接利用阴影所特有的不变特征，如在HIS、YIQ, YCbCr色彩空间中的高色调、低亮度特征，C1C2C3空间中的C3光度不变量以及基于区域纹理不变性的纹理指数特征等，实现阴影检测。因模型法中的先验知识通常难以获取，且算法复杂度高，耗时长，应用范围受到了较大的限制；而阴影特征法的算法相对比较简单，不依赖先验知识，被广泛应用于单幅影像的阴影检测，但仍存在特征阈值难确定、通用性差等问题。相关文献有SalvadorE, Cavallaro A, Ebrahimi T. Cast Shadow SegmentationUsing Invariant Color Features. Computer Vision and Image Understanding,2004,95(2) :238-259. Tsai V J D.A Comparative Study on Shadow Compensationof Color Aerial Images in Invariant Color Models. IEEE Transactions onGeoscience and Remote Sensing,2006,44(6) : 1661-1671. Yao Jian, Zhang Zhangfei.Hierarchical Shadow Detection for Color Aerial Images. Computer Vision andImage Understanding, 2006,102 (I) :60-69.谢文寒，周国清.城市大比例尺真正射影像阴影与遮挡问题的研究.测绘学报，2010，39 (01) :52-58.许妙忠，余志惠.高分辨率卫星影像中阴影的自动提取与处理.测绘信息与工程，2003，28 (I) :20-22.何凯，赵红颖，刘晶晶，王成优.基于分形及纹理分析的城市遥感影像阴影去除.天津大学学报，2008，41(07) :800-804.云检测主要有基于光谱特征、纹理特征和频率特征等方法，利用云在可见光、热红外等波段具有的光谱特征、云与下垫面地物的纹理特征差异、云的低频率特性等，结合阈值法、统计分析法、聚类法、神经网络法等方法即可以进行检测。实际应用中应综合遥感影像的数据特点和应用场景等因素选择合适的算法。相关文献有Loyola D. A New CloudRecognition Algorithm for Optical Sensors. IEEE International Geoscience andRemote Sensing Symposium Proceedings, IGARSS 1998 Digest, (2) :572-574. Marais IV Z, Preez J A Du, et al. An Optimal Image Transform for Threshold-based CloudDetection Using Heteroscedastic Discriminant Analysis. International Journalof Remote Sensing,2011,32 (6) 1713-1729.云检测的光谱特征包括可见光波段、短波红外波段、亮温等，结合特征阈值的检测法用途较广。一般来说，根据不同的下垫面和不同种类的云选取不同的波段特征与阈值获取方法，如可见光特征对于云与下垫面差异大的区域有较好的检测效果；亮温特征可用于海洋上冷云的检测；阈值获取有直接经验阈值、自动阈值等不同的方式。因此，云检测必须综合考虑下垫面情况、应用目的等多种因素。相关文献有王瑞富，孙凌，张杰，宋平舰.基于光谱阈值法和分裂合并聚类算法的“HY-1A” CCD云检测算法和应用海洋学报，2006，28(6) :158-163.云的局部和整体在纹理上有着某种程度的相似性，通过提取云与下垫面的纹理特征差异，可进行二者的区分。纹理特征可以从分形和灰度共生矩阵的角度进行描述，其中云检测算法中常用的纹理特征有分形维数和角二阶矩。分形维数值反映物体纹理的复 杂程度，角二阶矩反映纹理的均一规则性。遥感影像中的下垫面地物种类多、灰度值变化明显，纹理细节丰富，其分形维数较大，ASM偏小；云层灰度值变化平稳，纹理粗、细节少，其分形维数偏小，ASM偏大。相关文献有Pentland A P. Perceptual Organization andthe Representation of Natural Form. Artificial Intelligence,1986,28(3)293-331. Bisoi A K, Mishra J. On Calculation of Fractal Dimension of Images.Pattern Recognition Letters,2001,22 (6-7) :631-637. Chaudhuri , B.N.Sarkar.Texture Segmentation Using Fractal Dimension. Pattern Analysis and MachineIntelligence, IEEE Transactions on, 1995,17 (I) :72-77.单娜，郑天连，王贞松.快速高准确度云检测算法及其应用遥感学报，2009，13 ￠) :1138-1155.曹琼，郑红，李行善.一种基于纹理特征的卫星遥感图像云探测方法航空学报，2007，28 (3) =661-666.郁文霞，曹晓光，徐琳.遥感图像云自动检测.仪器仪表学报2006，27 (6) =2184-2186.云在频率域上主要集中在低频区域。通过傅里叶变换或小波变换等方法获取影像的低频数值对应的空间范围即可确定云区。小波法相对于傅里叶变换，其分离低频信息的能力更强，可根据需要选择不同的分辨率与方向进行云与地物的分离。相关文献有张波，季民河，沈琪.基于小波变换的高分辨率快鸟遥感图像薄云去除.遥感信息，2011，(3)38-43.)朱长青，杨启和，朱文忠.基于小波变换特征的遥感地貌影像纹理分析和分类.测绘学报，1996，25 (4) =252-256.光谱特征阈值法以像素为单位处理影像，可以充分利用多种光谱信息综合检测云，算法简单，执行效率高，适合大数据量的处理，但是存在阈值敏感的问题，选取合适阈值本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：万幼川，高贤君，郑顺义，李健，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：
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