本发明专利技术属于计算机视觉领域中的图像处理领域，涉及一种百度卫星地图图像阴影检测方法，包括：（1）将原始图像由RGB颜色空间转换到归一化RGB颜色空间；（2）将图像由归一化RGB颜色空间转换到CIEXYZ空间；(3)将图像由CIEXYZ空间转换到CIE?L*a*b*空间；（4）将a*、b*通道和L*通道进行归一化处理；（5）对经过上述处理的图像进行二值化处理，剔除亮度值较亮、绿色植被及水体区域，得到潜在的阴影区域；（6）对潜在的阴影区域进行后处理，去除干扰区域，得到准确的阴影区域。本发明专利技术提出的阴影区域检测方法，能够检测复杂背景情况下阴影区域，同时能够很好地去除植被区域和水体区域的干扰。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉领域中的图像处理领域，涉及一种针对卫星图像的阴影检测方法。
技术介绍
百度地图是百度提供的一项网络地图搜索服务，覆盖了国内近400个城市、数千个区县。在百度地图里，用户可以查询街道、商场、楼盘的地理位置，也可以找到附近的所有餐馆、学校、银行、公园等等。它为用户对世界的认知提供了一个快捷直观并且丰富多彩的途径。百度给用户呈现的卫星影像，是卫星影像与航拍的数据整合，在百度卫星图像中，阴影的存在是不可避免。阴影区域的存在，一方面为高大物体的存在提供了直接证据。一些研究者们利用阴影来识别目标，比如建筑物的定位、建筑物高度估算、地形起伏及坡度计算等。另一方面，阴影的存在大大削弱了影像中的光学特征信息，扭曲了被阴影覆盖区域的如色调、形状等信息。这就使得在百度卫星地像中，一些地面的物体发生模糊甚至是难以辨认，阴影的存在使得图片中一些信息难以得到充分的展现，使得图片的可看性下降。正是因为这些原因，如何有效地减少或去除阴影的影响，是增加百度卫星地像数据有效率的一个重要途径。在现有条件下，寻找一种有效消除阴影遮挡影响的方法，就具有十分重要的实际意义。阴影检测是实现阴影去除的第一步，也是影响阴影去除效果的决定因素。常用于检测阴影区域的图像特征包括像素灰度值、边缘、直方图、纹理、几何形状、颜色比率M、梯度m等。近年来，一类基于“颜色不变性”特征的方法得到了广泛地研究。所谓颜色不变性特征是指对光照条件变化不敏感的颜色特征。在阴影图像中，光照条件的改变对颜色特征的影响不如亮度特征那么明显。选取合适的颜色不变性特征，可以降低光照条件变化对阴影区域的影响。Benedek等M通过比较各种颜色不变性特征，发现CIEL*a*b*颜色空间相对于其它颜色空间更能体现阴影区域的颜色不变性。但使用颜色不变性特征并不能完全消除光照条件改变的影响，另外该类方法通常只针对简单背景情况，目前，已有航空/遥感图像阴影区域检测方法面临的技术难点主要有两点一是复杂背景情况，即阴影区域内部可能存在着不同种类的背景，如土地、建筑物、车辆、植被、水体等；二是阴影区域与水体区域和植被区域的区分，因为三类区域在颜色和反射特性上都比较接近。参考文献C. Jiang, M. Ward. Shadow identification .1n Proc. ofCVPR, 1992，pp :606 - 612. E. Salvador, A. Caval Iaro，T. Ebrah im1. Shadow identificationand classification usinginvariant color models .1n Proc.of IEEEICASSP, 2001，pp:1545 - 1548.G. Finlayson, S. Hordley, G. Schaefe, et al. 11 luminant and deviceinvariant color usinghistogram equalization . Pattern Recognition, 2005, 38(2),pp:179 - 190.B. M. Oh, M. Chen, J. Dorsey, et al.1mage-based modeling and photo editing.1n Proc. of SIGGRAPH, 2001，pp: 433 - 442.G. Funka-lea, R. Bajcsy. Combining color and geometry for theactive, visual recognitionof shadows.1n Proc. of ICCV, 1995, pp:203 - 209.K.Barnard, G. Finlayson. Shadow identification using color ratios.1n Proc.ofIS&T/SID Color Imaging Conference Color Science,Systems andApplications, 2000, pp:97 - 101.R. Ramamoorthi, D. Mahajan, P. Belhumeur. A first-order analysis oflighting, shading, and shadows . ACM Trans, on Graph. , 2007, 26(I), pp:1- 21.C. Benedek, T. Sziranyi, Study on color space selection for detectingcast shadows invideo surveillance .1nternational Journal of Imaging Systemand Technology, 2007, 17(3), pp:190 - 201.
技术实现思路
本专利技术的目的是克服现有技术的上述不足，提供一种面向百度卫星图像的阴影区域检测方法。本专利技术提出的阴影区域检测方法，能够检测复杂背景情况下阴影区域，同时能够很好地去除植被区域和水体区域的干扰。本专利技术的技术方案如下，包括下列步骤(I)将原始图像由RGB颜色空间转换到归一化RGB颜色空间；(2)将图像由归一化RGB颜色空间转换到CIEXYZ空间；(3)将图像由CIEXYZ空间转换到CIE L*a*b*空间；(4)采用下式将a*、b*通道进行归一化处理。同时对L*通道也进行归一化处理，新的颜色通道分别用L'、a'和b'表示 权利要求1.，包括下列步骤 (1)将原始图像由RGB颜色空间转换到归一化RGB颜色空间； (2)将图像由归一化RGB颜色空间转换到CIEXYZ空间； (3)将图像由CIEXYZ空间转换到CIEL*a*b*空间； (4)采用下式将a*、b*通道进行归一化处理。同时对L*通道也进行归一化处理，新的颜色通道分别用L,、a,和b,表示全文摘要本专利技术属于计算机视觉领域中的图像处理领域，涉及，包括(1)将原始图像由RGB颜色空间转换到归一化RGB颜色空间；(2)将图像由归一化RGB颜色空间转换到CIEXYZ空间；(3)将图像由CIEXYZ空间转换到CIE L*a*b*空间；(4)将a*、b*通道和L*通道进行归一化处理；(5)对经过上述处理的图像进行二值化处理，剔除亮度值较亮、绿色植被及水体区域，得到潜在的阴影区域；(6)对潜在的阴影区域进行后处理，去除干扰区域，得到准确的阴影区域。本专利技术提出的阴影区域检测方法，能够检测复杂背景情况下阴影区域，同时能够很好地去除植被区域和水体区域的干扰。文档编号G06T5/00GK102982512SQ20121049991公开日2013年3月20日 申请日期2012年11月28日 优先权日2012年11月28日专利技术者王建, 曹群 申请人:天津大学本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种百度卫星地图图像阴影检测方法，包括下列步骤：（1）将原始图像由RGB颜色空间转换到归一化RGB颜色空间；（2）将图像由归一化RGB颜色空间转换到CIEXYZ空间；（3）将图像由CIEXYZ空间转换到CIEL*a*b*空间；（4）采用下式将a*、b*通道进行归一化处理。同时对L*通道也进行归一化处理，新的颜色通道分别用L′、a′和b′表示：L′(x,y)=L*(x,y)100a′(x,y)=a*(x,y)+127255b′(x,y)=b*(x,y)+127255（5）设定T1、T2和T3三个阈值，使用以下准则得到三个二值图，分别用BW1、BW2和BW3表示：准则1：准则2：准则3：其中，准则1用来检测亮度值较低的区域，准则2用来去除绿色植被区域，准则3用来去除水体区域；（6）根据BW1、BW2和BW3，使用以下准则检测潜在阴影区域，用BW表示：BW中取值为1的区域对应着潜在阴影区域；（7）对潜在的阴影区域进行后处理，去除干扰区域，得到准确的阴影区域。FDA00002485309400012.jpg,FDA00002485309400013.jpg,FDA00002485309400014.jpg,FDA00002485309400015.jpg...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：王建，曹群，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：
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