城市遥感影像阴影检测与补偿方法研究（二）的论文

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三种方法对阴影的检测结果可以看出前两种方法对阴影的检测结果差别，主要原因由于而归一化互相关函数在检测阴影时，利用了亮度近似线性变化这一特点，因此当亮度有突然的明显变化，都会被判为阴影。而双峰法，当我们选取了比较合适的阈值，就能把阴影和光照区进行分割，对于绝大多数图片，这种方法提取出的部分，几乎都是阴影区域，只带有少量的颜色较深的斑点。如图(a)所示，图中非常小且分布不规则的斑点有些是树荫，有些则是颜色较深的车辆的车顶，植被，屋顶等。(a)和(b)图其原理其实都是基于亮度变化进行的检测，所以对亮度变化对这两种方法的影响起决定性的作用。对于亮度较低的实物却容易被判为阴影而被错误的检测出来。如图2-12，图中的树木由于自身色度等原因，即使在阳光下，亮度仍然很低。同样的情况还可能是颜色很深的房顶，这些比较深的颜色，在高分辨率遥感影像中，非常容易与影像自身的阴影相互混淆，因此在用双峰法检测时，造成很多不便。阴影的本质属性就是亮度很低，因此当出现了颜色很深造成的影像中亮度值低的部分，容易造成误检。归一化函数法要求稍多， 计算 两相对较大，相比之下，双峰法简单实用。但是目前还没有比较成熟的方法，能够精确的检测出阴影的全部区域而不发生误检。图2-12带有大量树阴的遥感影像及其阴影检测结果第三章 阴影的补偿灰度线性映射的阴影补偿灰度级线性变换图像增强原理图像增强处理在数字图像处理中占有很大的比例，一些灰度图像在退化后进行恢复主要采取增强手段。图像增强的方法分为空间域方法和频率域方法两大类，空间域增强是以对图像的像素直接处理为基础的增强。空间域处理可用下式表示：g(x, y) =t f (x, y) （3-1）其中f(x, y)是输入图像，g(x, y)是处理后的图像，t是对f一种操作，(x，y)是图像像素点的位置。z操作最简单的形式是邻域为11的尺度(即单个像素)。在这种情况下， g仅依赖于f在 (x, y)点的值，t操作成为灰度级变换函数，形式为s = t (r) （3-2）其中s和r分别为g (x, y)和f(x, y)在任意点(x, y)的灰度级。灰度级线性变换增强是空间域图像在增强的一种，也就是通过分段线性变换函数来调整图像灰度级的动态范围。通过点(r1, s2 )和点(r2，s2)的位置控制变换函数的形状，(r1, s2 )和(r2，s2)的中间值将产生输出图像中灰度级不同程度的展开，因而影响其对比度，以达到增强图像之目的。图3-1灰度变换分段线性变换公式如下：（3-3）其中 （3-4） （3-5） （3-6）由于阴影对遥感影像造成的影响主要是使该区域的亮度值大幅降低，该方法直接针对这一问题，对遥感影像中的灰度进行线性调整。从而使得阴影得到一定程度的补偿。图像阴影补偿处理按照上述原理，现对一幅高分辨率遥感图像的灰度图像分析并在matlab软件上进行处理，其处理过程如下。首先打开一幅遥感图的灰度图像（如图3-2），由图3-3可以看出，该图像的阴影区域和图像非阴影区域的灰度值比较接近，通过查看其灰度直方图分布可以证实以上看法， 图3-2所示为该图像的灰度值直方图分布。图3-2原图像 图3-左图的直方图从图像的灰度值直方图分布可以看出，该图像的灰度值分布呈双峰分布：其图像部分的灰度值集中在左峰附近，左峰的灰度值分布大约为1510；图像的背景部分集中在右峰附近，右峰的灰度值分布大约为8540。从二者的分布看，两峰值基本上呈正态分布，中间有一定的灰度值交叉，且右峰范围较大，使得图像的整体亮度偏亮。1根据灰度分布的特点进行灰度调整变换。按照上述分析结果，要想使图像部分和背景部分较好地分离，达到增强图像的目的，可局部调整图像的灰度值。采用对图像的灰度级进行变换，使图像对比度得到调整，从而达到图像增强的目的。这里笔者采用三段线性变换方法，调节中间交叉部分的灰度值，使灰度值直方图上的双峰分开，进而调节其灰度值，最理想的结果是将政府图像的灰度值分布变成背景灰度和图像灰度两部分。具体的三段灰度根据灰度值分布分为：输人图像的灰度级三段是020、20100、100255，对应输出图像的灰度级三段为0100、100180、180255，经过灰度级线性变换处理后，图像的整体亮度增强了。2进行对比度增强处理。经过上述灰度级线性变换图像增强处理后，图像的灰度值分布偏向于灰度值直方图的右侧，阴影部分减弱了，图像部分也变暗了。再调节整幅图像的对比度，可将背景和图像对比度增强。将现有灰度值范围均匀分布，使其对比度增强，得到对比度增强后的处理图像。 3用高帽、低帽方法进一步处理经过亮度和对比度调整后，可以看出，阴影和图像进行了较为成功的分离，但在图像的下方还存在一定的灰度交叉现象，应再进行相应处理。采用高帽低帽处理可达到较为理想的效果。高帽低帽处理方法实际上是对灰度图像进行一定的加减法计算，去掉其中的某些部分，达到增强图像的目的。4再次调整图像的灰度，完成图像处理过程经过高帽、低帽处理的图像其灰度值偏向灰度直方图的左侧，即图像增强了，同时背景也增强了，且灰度值分布较为集中。再经过灰度调整，使其均匀分布，得到最后的处理效果。图3-4 映射处理后的图像灰度级线性变换图像增强技术在处理灰度值分布呈双峰形态的退化图像增强时较为理想，且操作简便、实用性很强的处理方法。基于直方图均衡的补偿方法图像对比度增强的方法可以分成两类：一类是直接对比度增强方法；另一类是间接对比度增强方法。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整，从而“扩大”前景和背景灰度的差别，以达到增强对比度的目的，这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现；直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。基于直方图的均衡处理正是基于直方图的这一基本原理，具体方法如下。定理：一维随机变量af(x)，则f(a)u0,1，a从负无穷到正无穷，u0,1是标准均匀分布。证明：（相反的思路）设bu0,1，由定义， （3-7）设某值域为0,1的单调增函数f(x)的反函数是f-1(x)，则考察f-1(b)的分布情况，由定义pf-1(b)。l=u=0，=1；同时，令所有神经元均处于熄火状态，y=0。给出循环次数n；令n=1，优选参数，=，=，=。(2) l=step(y*k)；u=f (1+l)；y=step(u-)。(3)令=1。(4) l=step(y*k)。(5) inter=y，u=f (1+l)，y=step（u-）。(6) if y=inter，go to (7)；else l=step(y*k),go back to (5)。(7) if y(i, j)=1，yout(i,j)= (i, j)，temp(i,j)=f(i, j)/yout(i,j), (i=1,.,h；j=1,., )；y(i, j)，yout(i, j)，(i, j)，temp(i, j)，f(i, j)分别为矩阵y，yout，temp，f中对应的元素。(8) 调整阈值，=-+100*y。一方面，随着时间的增加减小阈值；另一方面，若神经元已经点火，则升高阈值，是该神经元不再点火。(9) 如果所有神经元均已点火，即矩阵中的每一个元素均大于1，执行(10)；否则回到(4)。(10) f=temp；=*；图像因子 fac(n)=yout；n=n+1。(11) n=n-1。if n 0，go back to (2)；else end。原始图像经过pcnn去阴影处理后，本分解成了多个图像因子fac(1), fac(2),., fac(n) ，算法中每一次循环就给出一个图像因子，由算法可知，当n2时，图像中的阴影就给有效的去除了。 计算机仿真结果表明，当n2时，没有阴影的图像的图像因子fac(n)与该图像加阴影后的图像因子fac(n)几乎一样，因此，目标识别时，可以用训练图像的fac(n)(n2)作为模板，将待识别图像的fac(n)(n2)与之相比，从而得到目标识别的结果。这样，即使有阴影出现，也可消除其对目标识别的不利影响。从而达到正确识别目标的目的。随着n的增加，fac(n)越来越浅，最后变为全白，这可从算法中看出，实验也证明了这一点，实际应用中，可用fac(2)作为模板。 因此，基于猫眼为生物学背景的pcnn的阴影去除算法，是从仿生的角度，对阴影实施处理的新拓展。实际影像阴影补偿效果以下是我们分别采用灰度级线性变换和基于直方图均衡处理后的图像：图3-12 待补偿的遥感影像(a) 直方图均衡法的补偿结果 (b) 灰度线性变换的补偿结果图3-13 实际影像阴影补偿效果从上图可以看出，二者都能够把原本阴影所造成的影响很大程度上的补偿掉，让我们可以看到阴影区域内部的景物。但是基于直方图均衡的补偿方法由于是离散的变换，所以结果不会绝对均衡，有时甚至会严重失真。从图(a)中我们也可以看出有模糊失真的效果。而相比之下灰度级线性变换图像增强技术在处理灰度值分布呈双峰形态的退化图像增强时较为理想，是一种比较实用的方法。参考 文献 1 ralph highnam, michael brady. model-based image enhancement of far infrared imagesj. ieee transactions on pattern analysis and machine intelligence, 1997，19(4):410-415.2 voicu l i, myler h r and weeks a r. practical considerations on color image enhancement using homomorhpic filering j. journal of electronic imaging, 1997，1 (3):108-113.3 zamudio j a, atkison 1990“analysis of aviris data for spectral discrimination of geologic materials in the dally varden mountains” j. proceed-dings of the second aviris conference jpl pub 1993:54-162.4 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 j. 绘信息与工程，2003，28(1):20-22. 5 唐亮，谢维信，黄建军. 城市彩色航空影像中的阴影检测. 中国 体视学与影像分析 j，2003，8 (3): 12-134.6 高龙华. 高分辨率影像阴影校正模型研究. 计算机工程与应用 j，2005，11:39-43.7 杨益军，赵荣椿，汪文秉. 航空影像中阴影区域的检测.信号处理 j，2002，18(3):228-232.8 王树根，王军利，郭丽艳. 基于k-l变换的彩色航空影像阴影检测 j. 测绘信息与工程，2004, 29(2):21-23. 9 虢建宏，田庆永. 一种ikonos影像阴影检测与去除的方法 j. 应用技术，2004, 4:32-35.10s vassilopoulou. orthophoto generation using ikonos imagery and high-resolution dem: a case study on volcanic hazard monitoring of nisyros island (greece) j. isprs journal of photogrammetry & remote sensing, 2002, (57):24-38.11 梅安新，等.遥感导论 m. 北京:高等 教育 出版社，2001, 29-30.12 阮秋琦.数字图像处 理学 m. 北京: 电子 工业 出版社，2001.13 黄浩，张友静，马雪梅. 基于影像融合的ikonos影像阴影信息自动提取方法 j. 遥感信息. 应用技术，2004，04:29-32.14 王军利，王树根. 一种基于rgb彩色空间的影像阴影检测方法 j. 信息技术，2002，26(12):7- 8.15 horn b k p, shape form shading: a method of obtaining the shape of a smooth opaque object from one view d ph d. dissertation, massachusetts inst of technology, 1970.16 horn b k p, brooks m j. the variational approach to shape from shading j, cvgip, 1986, 33:174-208.17 zhang r, tsai p s. criers j e et al shape from shading: a survey j. in the proceedings of ieee trans pattern analysis and machine intelligence, 1993, 21(8):690-750.18 pentalnd a p. local shading analysis j. ieee trans patternanalysis and machine intelligence, 1984, 6(2):170-187.19 szeliski r, terzopouls d. form splices to fractal j. computer grapghics, 1989, 23(3):51-60.20 lee k m, kuo c c j. shape from shading with a linear triangular element surface model j. ieee trans pattern analysis and machine intelligence, 1993, 15(8):815-822.21 b. klinkenberg. 阴影区和太阳照射区的分形分析（杨泽元 译） m. 世界地质，1995，4 (3):82-87.22 guoqing zhou，weirong chen，et al. a comprehensive study on urban true orthorectification j. ieee transactions on geosciences and remote sensing, 2005, 43(09).23 guoqing zhou, , et al. urban 3d gis from lidar and digital image j. isprs, 2005.24 guoqing zhou, true orthoimage generation in extremely tall building urban area j. remote sensing, 2004, 25(00):1-18.25 李艳，宫鹏. 基于dsm阴影仿真和高度场光线跟踪的影像阴影检测 j. 遥感学报，2005，9(4):357-362.26 shettigara v k,su