遥感图像光照一致性定量评价方法技术

遥感图像光照一致性定量评价方法。本发明专利技术公开了一种基于暗通道和双边滤波的单幅遥感图像高程信息提取方法，包括第一步：估计空气光向量：对输入的图像计算出暗通道图像；从其中提取出前0.1%亮度最高的像素点；从输入的图像中获得前一步中所述的像素点中强度最大的点作为空气光向量；第二步：计算优化透射图：计算出暗图像，此处暗图像为彩色图像三个通道的最小值；计算暗通道图像的局部均值和局部标准差；计算两者之差，得到大气光幕；计算景深图像，用1减去大气光幕与空气光向量均值之商,即求得景深图像。通过景深图像能够估计出图像中景物的高度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于一种定量评价方法，特别是一种。技术背景高分辨率图像比对法是图像质量评价中简单而又行之有效的方法，其前提是两幅 用于比较的高低分辨率图像具有良好的一致性。但实际情况往往很难满足这些一致性要 求，为了使不能满足光照一致性的图像也能用于卫星在轨参数监测，需要进行光照一致性 校正。目前对图像光照一致性校正的处理并没一个完整的体系，大多数方法是在人脸识别 中提取光照不变量，或是利用伽马校正，Retinex等方法消除单幅图像中过量或过暗的区 域。对于图像光照一致性的程度没有具体的度量指标，只能通过人眼的主观感觉来评定，本 专利技术对处理前和处理后的图像作定量评价，使得各种校正方法能够被定量的比较，而不仅 仅再依靠主观感受来评定。多幅图像间的光照校正方法有直方图均衡化，小波直方图均衡化，局部直方图 均衡化，自适应直方图均衡化。直方图均衡化方法简单实用，当对光照一致性要求比较宽 泛时，具有一定的应用价值，当后续处理要求消除不同光照所带来的影响较为严格时，则 显示出其局限性。单幅图像的校正方法有伽马校正，同态滤波，单尺度Retinex，多尺度 Retinex,单尺度自商图像，多尺度自商图像对数全变分，基于变换域的方法，基于梯度域的 方法等。这些方法对于单幅图像的明暗区域调节，动态范围压缩，颜色保真等效果非常理本巨ο单尺度Retinex对单幅图像的校正效果较好，不能使多幅图像的光照达到一致。 小波直方图方法适用于图像间的光照校正，小波直方图均衡化方法的过程是，小波变换将 图像分解为估计系数和细节系数，对估计系数进行直方图均衡化操作，同时细节系数乘以 一个大于I的常数，将修正过的系数经过小波逆变换得到光照一致的图像。基于梯度域的 动态范围压缩方法是在梯度域用一个局部梯度函数对梯度场进行操作，压制较大的梯度， 增强较小的梯度，以期在压缩图像整体动态范围的同时增强图像细节处的对比度，操作后 对梯度场进行重建，得到增强图像。在上述方法的框架下，对梯度场处理采用了直方图均衡 化的方法，得到图像的光照一致性较好。目前已有不少光照一致性校正方法(1.朱述龙，张 振，朱宝山，曹闻.遥感影像亮度和反差分布不均匀性校正算法的效果比较.遥感学报. 2011,15 (1):111-122. 2.李慧芳，沈焕锋，张良培，李平湘· 一种基于变分Retinex的遥感 影像不均匀性校正方法·测绘学报· 2010，vol. 39 :585-598),但对于这些方法的校正结 果只能从主观感受上进行评定，缺乏定量分析，而定量评价方法对于比较光照一致性校正 方法的效果有是必不可少的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种，从而能够量化图 像光照一致性程度。实现本专利技术的技术解决方案为一种，步骤如下第一步，求一组待评价的图像的光照分量图像由光照分量和反射分量组成，将原图像做高斯滤波后得到的图像即是光照分量，如下公式所示，L(x，y)表示光照分量，S(x，y)表示输入图像，F(x, y)是高斯函数，将高斯函数与原图像做卷积即得到光照分量L(x，y)=S(x，y)*F(x，y)第二步，设置光照分量直方图各灰度级的权值Wj :首先将所有光照分量的直方图做平均，得到平均直方图M，求出平均直方图的灰度均值tv其他灰度级的权值即为该灰度级到均值的距离，即Wf ImtTj |+1，j是直方图中的某一灰度级；第三步，计算各个光照分量间的差异将光照分量直方图Gi与平均直方图M做差取绝对值，各个灰度级的像素个数乘以相应的权值求和，得到光照分量直方图与平均直方图的差异，将所有光照分量与平均直方图的差异求和得到总差异；第四步，计算光照一致性系数P :光照情况完全一致时的光照一致性系数P设为1，光照情况完全不同时的光照一致性系数P设为0，将总差异除以光照完全不同时的总差异Sk得到商，Sk为所有图像的像素点的个数乘以最大权值；再用I减去商得到光照一致性系数P，即权利要求1.一种，其特征在于所述方法包括以下步骤第一步，求一组待评价的图像的光照分量图像由光照分量和反射分量组成，将原图像做高斯滤波后得到的图像即是光照分量；第二步，设置光照分量直方图各灰度级的权值1:首先将所有光照分量的直方图做平均，得到平均直方图M，求出平均直方图的灰度均值HItl，其他灰度级的权值即为该灰度级到均值的距离，即Wf ImtTj |+1，j是直方图中的某一灰度级；第三步，计算各个光照分量间的差异将光照分量直方图Gi与平均直方图M做差取绝对值，各个灰度级的像素个数乘以相应的权值求和，得到光照分量直方图与平均直方图的差异，将所有光照分量与平均直方图的差异求和得到总差异；第四步，计算光照一致性系数P :光照情况完全一致时的光照一致性系数P设为1，光照情况完全不同时的光照一致性系数P设为0，将总差异除光照完全不同时的总差异Sk得到商，Sk为所有图像的像素点的个数乘以最大权值；再用I减去商得到光照一致性系数P，即其中k是一组图像中图像的数量，i表示第i幅图像的直方图，Hltl(j)是这组图像中第i幅图像的灰度级为j的像素点的个数，M(J)是这组图像的平均图像的灰度级为j的像素点的个数。2.根据权利要求1所述的，其特征在于第一步中所述的光照分量由如下公式得到L(x, y) =S (X，y) *F (x, y)其中，L(x，y)表示光照分量，S(x, y)表示输入图像，F(x, y)是高斯函数。3.根据权利要求1所述的，其特征在于光照一致性系数P在0-1之间。全文摘要。本专利技术公开了一种基于暗通道和双边滤波的单幅遥感图像高程信息提取方法，包括第一步估计空气光向量对输入的图像计算出暗通道图像；从其中提取出前0.1%亮度最高的像素点；从输入的图像中获得前一步中所述的像素点中强度最大的点作为空气光向量；第二步计算优化透射图计算出暗图像，此处暗图像为彩色图像三个通道的最小值；计算暗通道图像的局部均值和局部标准差；计算两者之差，得到大气光幕；计算景深图像，用1减去大气光幕与空气光向量均值之商,即求得景深图像。通过景深图像能够估计出图像中景物的高度。文档编号G06T7/00GK102999903SQ201210455359公开日2013年3月27日 申请日期2012年11月14日 优先权日2012年11月14日专利技术者陈强, 孙权森, 夏德深, 张国际 申请人:南京理工大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种遥感图像光照一致性定量评价方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：第一步，求一组待评价的图像的光照分量：图像由光照分量和反射分量组成，将原图像做高斯滤波后得到的图像即是光照分量；第二步，设置光照分量直方图各灰度级的权值Wj：首先将所有光照分量的直方图做平均，得到平均直方图M，求出平均直方图的灰度均值m0，其他灰度级的权值即为该灰度级到均值的距离，即Wj=|m0?j|+1，j是直方图中的某一灰度级；第三步，计算各个光照分量间的差异：将光照分量直方图Gi与平均直方图M做差取绝对值，各个灰度级的像素个数乘以相应的权值求和，得到光照分量直方图与平均直方图的差异，将所有光照分量与平均直方图的差异求和得到总差异；第四步，计算光照一致性系数p：光照情况完全一致时的光照一致性系数p设为1，光照情况完全不同时的光照一致性系数p设为0，将总差异除光照完全不同时的总差异Sk得到商，Sk为所有图像的像素点的个数乘以最大权值；再用1减去商得到光照一致性系数p，即；其中k是一组图像中图像的数量，i表示第i幅图像的直方图?，m0(j)是这组图像中第i幅图像的灰度级为j的像素点的个数，M(j)是这组图像的平均图像的灰度级为j的像素点的个数。FDA0000239856261.jpg...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈强，孙权森，夏德深，张国际，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：