（摄影测量与遥感专业论文）基于彩色空间变换的航空数码影像自动匀光处理研究.pdf

摘要 匀光处理是图像分析处理的关键步骤。由于航空数码影像获取时间、外部光照以及 其他因素的影响，导致获取的影像在色调和亮度上存在不同程度的差异，这种差异会不 同程度地影响后续数字正射影像生产、数字城市和数字省区无缝影像数据库建设以及其 他的影像工程应用中影像的使用效果。所以消除影像在色调和亮度上的差异，即匀光处 理，已成为遥感应用中的一个基本问题。 本文以多幅航空数码影像的匀光处理为研究目标，提出了基于不同色彩空间的匀光 处理模型，通过比较几种不同色彩空间匀光处理的结果，找到了一种适合于进行匀光处 理的色彩空间。主要研究内容如下： 1 、简要介绍了引起影像不均匀光照现象的原因，以及国内外匀光处理的发展状况。 2 、系统分析和总结了匀光处理的原理和实现方法，提出了基于直方图匹配的匀光 处理方法 3 、介绍了遥感图像处理中几种常见的色彩空间，并介绍了r g b 色彩空间与其他几 种色彩空间转化的公式。 4 、针对不同色彩空间匀光处理的结果，介绍了几种常用的结果评价模型。 通过比较几种色彩空间匀光处理的结果，得出基于r g b 色彩空间分波段进行直方图 匹配的匀光处理方法是一种能尽可能多保留原影像光谱信息，同时又能消除不同影像间 在色调和亮度上差异达到匀光处理的有效方法。 关键词：匀光处理，航空数码影像，色彩空间，直方图匹配，评价标准 a b s t r a c t d o d g i n g i st h ek e ys t e po fi m a g ea n a l y s i sa n dp r o c e s s i n g b e c a u s eo ft h ee f f e c to f t i m e ， i l l u m i n a t i o na n do t h e rf a c t o r s ，t h ed i f r e r e n c eo fc o l o ro rl u m i n a n c ei na e r i a ld i g i t a li m a g e e x i s t s t h ed i 疵r e n c ew i l lm n h e ra 舵c tt h ed o m ，d 硒t a lc i t y ，c o n s t m c t i o no f d i 百t a lp r o v i n c e d a t a b a s ea n do t h e rp r o j e c to fi m a g e s or e m o v i n gt h ed i f f e r e n c eo fc 0 1 0 ro r l u m i n a l l c e ，t h a ti s d o d g i n g ，b e c o m e sab a s i cq u e s t i o no fr e m o t es e n s i n g 印p l i c a t i o n d o d g i n gm o d e lo fd if r e r e n tc o l o rm o d e li sp r o p o s e d c o m p a r i n gt h er e s u l to fd i 琢玎e n t c o l o rm o d e l ，ac o l o rm o d e lm a ti sf i tf o rd o d g i n gi sv e n i f i e d r h em a i nc o n t e n t sa r es h o w n 嬲 f 0 1 l o w i n g 1 t h er e a s o no fu n e v 饥i l l 啪i n a t i o na 1 1 d 也ed e v e l o p m e n tc 髂eo fh o m ea n da b r o a di s b r i e n yi i l t r o d u c e d 2 t h eb a s i cp r i n c i p i ea 1 1 di m p l e m e l l t e dm e m o do f d o d 百n ga r ea i l a l y z e da n ds u m m 撕z e d s y s t e m a t i c a l l ma n dad o d g i n gm e t l l o do nb a s i so fl l i s 幻g r a mm a t c l l i n gi sp r o p o s e d 3 s o m ec o l o rm o d e lo fi m a g ep r o c e s s i n gi nr e m o t es e n s i n ga r ei n t r o d u c e d ，a n dt h e 咖l s f o mf o m u l ab e t w e e nt h er g bc o l o rm o d e la n do t h e r c o l o rm o d e l i sb r i e n vi r l 仃d d u c e d 4 r e g 砌i n gt h er e s u l to fd o d 百n go nb a s i so ft l l i ss o m ec o l o rm o d e l ，t l l er e s u l ta c c e s s s t a n d a r di si n t i 0 d u c e d 5 c o m p 撕n gt h er e s u l to fd o d g i n go nb a s i so fs o m ec 0 1 0 rm o d e l s ，t l l i sp 印e rc o n c l u d e s m a tt h ed o d 百n gm e t h o di nr g bc o l o rm o d e l ，t l i s t o g r 锄m a t c h i n ga c c o r d i n gt 0d i 蜀f e r 髓t b a n d s ，i sa ne f r e c t i v em e m o dt h a ts p e c t r a l i n f 0 肌a t i o na r er e t a i n e d 锄da tt h es 锄et i m em e d i f 五色r e n c eo ft h ec o l o ro ri l l u m i n a t i o na r er m o v e d k e y w o r d s ：d o d g i n g ，a e r i a ld i g i t a li m a g e ，c o l o rm o d e l ，h i s t o 黟锄m a t c t l i n g ，e v a l u a t i o n s t a n d a r d 论文独创性声明 本人声明：本人所呈交的学位论文是在导师的指导下，独立进行研究工 作所取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重 要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何 未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表的成果。 本声明的法律责任由本人承担。 论文作者签名：列建砀绣年岁月衫日 论文知识产权权属声明 本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属学 校。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权 利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成 果时，署名单位仍然为长安大学。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 论文作者签名： 导师签名： 南多 年年 它0 疆吩 哆1 璐抛 蝴肜 长安大学硕十学位论文 第一章绪论 1 1 选题的意义与目的 遥感技术是2 0 世纪末发展最为迅速的科学技术领域之一。1 9 5 7 年，原苏联将全球 首颗人造地球卫星成功送入预定轨道，开创了空间科学研究和技术应用的新局面。虽然 人造地球卫星上天迄今仅有短短5 0 年的时问，但它已经在空间探测、资源调查、通讯、 导航、气象、测绘和军事侦察等领域得到了广泛的应用。由于卫星遥感获取资料迅速， 成本相对较低，并且不受区域限制，可以自由地获取境外军事目标信息，因此从发射之 日起，人们就意识到卫星遥感的重要性，并开始了对航天遥感应用技术的研究工作。随 着现代科学技术的迅猛发展，特别是传感器技术、航空航天平台技术、光学技术和数据 通讯技术的发展，遥感技术已经进入一个能够动态、快速、准确提供多种对地观测数据 的新阶段。从航天、航空遥感平台上所搭载的单一传感器发展到现在的多类型的传感器， 并与全球定位系统、地理信息系统和惯性导航系统等高科技系统相结合形成智能型传感 器。现代遥感技术的显著特点是多种型号传感器、多级分辨率、多光谱和多时相。这种 特点使人们可以动态、快速、准确和及时地获得不同空间分辨率、时问分辨率和光谱分 辨率的遥感图像。由于它的科学性、技术性和实用性，遥感技术已经深入到经济建设、 国防建设和社会发展的各个方面。 由于高空云雾、温度、光照等环境条件的影响，造成航空数码相机在数据获取的过 程中所产生的数码影像存在色调、亮度、和反差等不均匀现象n 射，这种不均匀光照现 象将影响后续数字正射影像生产、数字城市和数字省区无缝影像数据库建设以及其他的 影像工程应用中影像的使用效果。为了消除影像色彩和亮度上的差异，需要对影像进行 色彩平衡处理，即匀光处理。经过匀光处理，使得影像的色彩基本平衡，亮度和反差均 匀，从而提高影像的清晰度和目视解译能力。 1 2 国内外研究概况 当前，对于航空数码影像的色彩和亮度平衡处理，也即匀光处理，比较有代表性的 处理方法是用数学模型模拟影像亮度变化，然后再对数码影像不同部分进行不同程度的 补偿，从而获得亮度、反差均匀的影像。 由于人为的匀光处理速度较慢，而且带有许多主观因素，所以自动匀光处理代表着 航空数码影像图像预处理的发展趋势。 第一章绪论 1 2 1 国外相关研究 在国外，遥感图像处理软件e r d a si m a g i n e 8 5 中就实现了色彩平衡功能，它提供了 4 种数学模型来模拟影像亮度的变化3 。但是由于造成影像亮度、反差分布不均匀的原 因很多，而且是不规则的，因此航空数码影像中一些不规则的亮度变化和孤立的亮度变 异很可能会导致数码影像变化的失败，最终严重影响匀光处理的效果。 1 2 2 国内相关研究 国内的同类方法较少，主要有武汉大学李德仁院士提出的基于w a l l i s 滤波器的多 幅影像匀光处理的方法。w a l l i s 滤波器是一种局部影像变换，通过这种变换，使在影像 不同位置处的灰度方差和灰度均值具有近似相等的数值，即影像反差小的区域的反差增 大，影像反差大的区域的反差减小，使影像中灰度的微弱信息得到增强，并根据此原理 编写了影像自动匀光处理的软件g e o d o d g i n 9 4 0 。g e o d o d g i n 9 4 o 实现了上述的匀光 处理原理和处理流程，该软件己经结合实际的数据工程进行了应用，可以根据用户设定 的参数实现单幅影像和区域范围内多幅影像的自动匀光处理，有效地减少工作量，提高 生产效率h 。 1 3 论文研究内容 本文主要介绍彩色航空数码影像的匀光处理方法。考虑到影像是数码相机所拍摄的 彩色像片，牵涉到在何种色彩空间中进行匀光处理能更好地保留较多的颜色信息，同时 还能节省匀光处理的时间。因此，本论文主要进行以下几个方面研究： 匀光处理的基本原理和实现方法 基于彩色空间变换的直方图匹配 清晰化研究 评价模型 实验系统建立 1 4 论文结构安排 本论文分为六章，其中第一章主要介绍选题的背景和意义，国内外发展现状。 第二章主要介绍r g b 、y c c 、y u v 、y i q 和h i s 五种色彩空间及r g b 空间与其他4 种 空间进行相互转换的原理。 第三章在介绍几种常用遥感图像辐射增强一般方法的基础上，重点介绍了直方图匹 配的基本原理及其实现的步骤。 2 长安大学硕士学位论文 第四章重点介绍了同一相机同一序列影像与同一地区不同相机影像之间的直方图 匹配实验与过程。 第五章重点对上述实验结果进行分析与比较。 第六章是对全文的总结和进一步工作的展望。 1 5 论文的主要难点和解决办法 形成数码影像不均匀的机理分析和处理模型研究 从匀光处理的角度来讲，数码影像的色彩不平衡可以分为单幅影像内部和区域范围 内多幅影像之间的色彩不平衡。单幅影像内部的色彩不平衡主要是由于数码影像在获取 过程中光学透镜成像的不均匀性、大气衰减、云层、烟雾以及向阳、背阳等造成的光照 条件不同等因素造成的。多幅影像之间的色彩不平衡主要由以下的因素引起：摄影时的 因素，如相机参数设置、曝光时间、影像获取时间、影像获取时摄影角度等不同和阴影 或云层的影响而使光照条件不同等。本文主要研究区域范围内多幅数码影像匀光处理的 问题。其难点之一影像彩色空间模型的转换方面。 彩色数码影像的自动匀光算法研究 如何以处理好的航空数码影像为参考图像分波段去匹配待处理的图像，基于不同彩 色空间处理后结果影像质量的评价也是本文的难点之一。 第_ 二章遥感影像常用彩色空问变换模型 第二章遥感影像常用彩色空间变换模型 2 1 概述 对遥感影像的处理，大部分情况是对灰度影像和彩色影像的处理。单波段遥感影像 的处理与彩色模型关系不大，因此，彩色模型在遥感影像处理中主要应用在彩色遥感影 像处理。其中航空数码影像就是一种彩色遥感影像，可以分r 、g 、b 分量处理和r g b 彩 色处理两种。对r 、g 、b 分量处理，再进行结果的合成显示，其实质就是对遥感影像的 单波段处理，可采用遥感影像灰度处理的所有模型和算法，分析单波段处理后的各个波 段特性，进行有效的彩色合成显示，在这方面的理论研究和实际应用也比较多。航空数 码影像的分波段处理，一般要求它的r 、g 、b 分量相互独立，但从遥感探测地物的波谱 特性可知，航空数码影像的r 、g 、b 遥感影像具有很强的相关性，这就需要研究图像处 理的模型和算法，对不适应彩色处理的模型和算法进行改进，使其适合航空数码影像的 处理。r g b 彩色处理，主要是通过彩色变换，彩色变换处理时就需要考虑如何选择合适 的彩色模型和在模型变换处理中尽量减少颜色信息的损失。在航空数码影像的综合处理 中，其关键部分是考虑图像处理模型或算法对r 、g 、b 三分量相关性的影响。例如，航 空数码影像的直方图均衡，由于原始遥感影像的灰度范围比较窄，使得航空数码影像整 体偏暗或偏亮，不利于影响判读和处理，直方图均衡可以大大改变这一缺点。 2 2 彩色模型及其变换 彩色模型，也称彩色空间或彩色系统，其用途就是在某些标准下用通常可接受的方 式简化彩色规范。彩色模型是坐标系统和子空间的规范，位于模型中的每种色彩都由单 个点来表示。目前，大多数彩色模型都是面向硬件的或是面向应用的。本节主要介绍r g b 模型( 面向彩色监视器和一大类彩色视频摄像机) 、c m y k 模型( 面向彩色打印机) 、眦s 模型( 色调、亮度和饱和度，符合人类描述和解释颜色的方式) 、y i q 模型、y c c 模型、 y u v 模型( 面向图像传输) 以及l a b 模型( 独立设备之外的一种彩色转换模式) 。以r g b 彩色模型与其他模型相互转换为主。 2 2 1r g b 彩色模型 r g b 彩色模型是用色光三原色来描述物体颜色特征的，主要应用于显示器、数码 相机、扫描仪等，是一个与设备相关的彩色模型，色彩的产生与具体使用的设备有关， 不同的设备可能使用不同的r g b 三原色，混色出的效果也不完全相同。颜色混合基本 定律表明，自然界中任何一种颜色都可由红r 、绿g 、蓝b 三原色近不同比例混合而成1 2 8 1 。 4 长安- 人学硕+ 学位论文 在计算机显示器和彩色电视机中，采用r 、g 、b 相加混色的原理，通过发射三种不同 强度的电子束，使屏幕内侧覆盖的红、绿、蓝磷光材料发光而产生色彩。在r g b 彩色 模型中，所表示的图像由3 个图像分量组成，每个分量图像都是其原色图像。当送入 r g b 监视器时，这三幅图像在荧光屏上混合产生一幅合成的彩色图像。在目前计算机 图像处理系统的r g b 彩色模型中，大多数都采用8 位像素深度。也就是说，对灰度图 像，用2 8 来表示图像的灰度变化；对r g b 图像，色彩的组合则有( 2 8 ) 3 种组合。图2 1 所示的是归一化后的r g b 彩色模型，该模型基于笛卡儿坐标系统，r 、g 、b 是坐标系 的三个坐标轴，通过不同比例的混合，可再现自然界的绝大部分色彩。 图2 1 归一化后的r g b 彩色模型 2 2 2c m y 彩色模型或c m y k 彩色模型 c 掀彩色模型是基于色料的减色混色而建立起来的一种彩色模型，是四色打印的 基础，主要应用于彩色印刷和彩色打印领域。c m y k 彩色模型也是一个与设备相关的彩 色模型。c m 占! g 时 ，= ( r + g + 占) h ：盟 3 ( ，口) s ：l 一旦 第二章遥感影像常用彩色窄问变换模型 当g 足 当b g r l ，= 三( 尺+ g + b ) 日：堡兰+ 1 i 3 ( 卜男 i s ：l 一旦 b 时l l ，= ；( r + g + b ) 日：一生旦+ 2 l 3 ( 卜占) ls ：1 一旦 ( 2 8 ) h i s 模型到r g b 模型的变换称为h i s 逆变换，见式2 9 。由于r g b 彩色模型和h i s 彩色模型之间的转换，转换后的彩色模型更符合人类解释和认识遥感影像。转换后的1 分量，在遥感影像信息中能够反映图像的纹理和空间结构信息，对遥感影像融合理论研 究有进一步的促进作用。转换后的h 分量，在遥感影像中表示光谱信息，通过研究遥感 影像彩色合成的原始合成波段和h 分量，以及综合研究不同地物的波谱信息，能够为进 一步从遥感影像中提取信息提供帮助【2 2 1 。 f 尺= ，( 1 + 2 s 一3 爿s ) g = j ( 1 一s + 3 月s ) 当o 日 1 时l b = ，( 1 一s ) f r = 歹( 1 一s ) i 、， g = ，( 1 + 5 s 一3 月丐) 当1 日 2 时【b = ，( 1 4 s + 3 册) i 尺= ，( 1 7 s + 3 月s ) g = ，( 1 一s ) 当2 日 3 时l b = m + 8 s 一3 册) ( 2 9 ) 2 3 本章小结 本章主要讲述了几种图像处理时涉及到的色彩空间，本文计划在 r g b ，y c c ，y u v ，y i q ，h i s 这几种色彩空间中分别进行匀光处理，并且对这几中色彩空间处 理的结果进行对比分析。探求出一种比较理想的适合于在其中进行匀光处理的色彩空 间。 l o 长安大学硕上学位论文 第三章数码影像匀光处理的基本原理和实现方法 一幅影像的均值反映了其色调与亮度，标准偏差则反映了其灰度动态变化范围，并 在一定程度上反映了其反差。一方面，考虑到相邻地物的相关性，理想情况下获取的多 幅航空数码影像在色彩空间上应该是连续的，具有近似的色调、亮度与反差，近似的灰 度动态变化范围，因而也应具有近似的均值与标准偏差。因此，要实现多幅航空数码影 像间的色彩和亮度平衡，就应使不同影像具有近似的均值与标准偏差。另一方面，由于 在真实场景中地物的色彩信息在色彩空间上是连续的，在整个场景中，尽管不同影像范 围内地物的色彩信息仍然存在差异和变化，但这些差异和变化都是局部的，其整体信息 的变化很小。而影像的整体信息可以通过整幅影像的均值、方差等统计参数反映出来， 故可以对不同影像以标准参数为准，进行标准化的处理，从而来获取影像间的整体映射 关系。 鉴于以上的分析，本文计划采用直方图匹配的原理进行多幅航空数码影像的匀光处 理。根据直方图匹配的定义，即通过非线性变换从而使幅图像的直方图与另一幅图像 的直方图类似，理论上可以得出用色调、亮度均匀的参考影像对待处理的影像进行直方 图匹配处理，那么处理后所得到的结果影像其各项统计参数应该与色调、亮度均匀的参 考影像非常接近( 如均值，标准偏差都相近) ，所以采用直方图匹配的方法就可以使影 像的色调、亮度相近，达到匀光处理的目的。本章介绍的匀光处理的原理就是基于直方 图匹配的原理。 直方图匹配属于图像辐射增强的内容，所以本章需要介绍一下这方面的相关内容。 图像辐射增强是指对图像上单个像素的灰度值进行处理，达到改善图像视觉效果、突出 有用信息的图像增强技术。图像辐射增强是一种单点运算，在对图像上某个像素进行处 理的时候，不与该像素直接发生联系，因此不改变图像内部各像素之间的空间结构。图 像辐射增强方法主要有反差拉伸法、直方图增强方法等。 3 1 反差拉伸法 反差拉伸法是将输入图像上每个像素的灰度值按一些简单的数学关系转换成输出 图像上的灰度值，且大多数是扩大图像灰度动态范围、调整图像灰度值的分布、在反差 拉伸法中，输入图像和输出图像像素之间的对应关系可以是线性的、分段线性的和非线 性的，因此，反差拉伸法又可分为线性拉伸法、分段线性拉伸法、和非线性拉伸法。 篇三章数码影像匀光处理的綦本原理和实现方法 3 1 1 线性拉伸法 线性拉伸法是指输入图像和输出图像像素值之间的对应关系是线性的。设输入图像 的灰度值为x ，灰度值的分布范围为 x m i n ，x 一 ，输出图像的灰度值为y ，灰度值的分 布范围为：【y r n i 。，y 曲x 】，则在线性拉伸法中输入图像和输出图像像素值之间的对应关系 为 ! 二监鱼：兰二叠垫 y m y 晌x 眦一x 晌 或者 y ：生丛z 一监矗虻盐 工m 一工l l l h lz 懈一 若令 则式( 3 2 ) 变为： ( 3 1 ) ( 3 2 ) ( 3 3 ) 少2 僦+ 6 ( 3 4 ) 式( 3 4 ) 表明：输入图像和输出图像像素值之间的对应关系是以a 为斜率、以b 为截距的 线性关系。 在线性拉伸法中，均值方差变换算法是比较实用的一种。均值方差变换算法的表达 y ：旦【x 一以】+ ， 式为 q 。 ( 3 5 ) 式( 3 5 ) 中，x 、从、吒分别表示待处理图像上像素的灰度值、待处理图像的灰度均值和 灰度方差；y 、以、巳分别表示处理后的图像上像素的灰度值、处理后的图像的灰度均 值和灰度方差。 在实际使用中，一般采用人机交互的方式设置线性拉伸法的参数，并根据参数实时 增强图像的内容，达到所见即所得的目的。线性拉伸既可以达到改善图像质量的目的， 还可以通过选择最大值和最小值，把输出图像的灰度值限定在有限的范围，实现图像灰 度值的阈值效果。 3 1 2 分段线性拉伸法 线性拉伸是将输入图像上的所有灰度值按一种线性关系式变换成输出图像。若想对 图像中某个特殊灰度范围进行单独处理，必须对输入图像上的灰度值按分段线性关系式 进行变换处理。采用分段线性关系式对图像灰度值进行增强的方法称为分段线性拉伸。 1 2 一一一一 二一 一k 一一一一一 长安大学硕上学位论文 分段线性拉伸是对线性拉伸方法的改进。在实际应用中常采用人机交互的方式，通 过在线性关系式中增加断点的方法，把线性关系式变成分段线性关系式，并根据当前的 分段线性关系式实时增强图像的内容，达到所见即所得的目的。 3 1 3 非线性拉伸法 采用非线性关系作为输入图像和输出图像像素值之间的对应关系式的图像增强方 法称为非线性拉伸。常用的非线性函数有指数函数、对数函数等。在实际使用中，一般 采用人机交互的方式设置若干个断点，并根据断点的位置按样条函数拟合出非线性关系 曲线，并根据当前的非线性关系式实时增强图像的内容，达到所见即所得的目的。 3 2 直方图增强法 直方图增强法是非线性图像增强法的一种，但它是通过修改图像直方图来改善图像 质量的。图像直方图描述的是图像灰度值的概率分布情况，通常在直角平面坐标系中， 用一个轴表示图像的灰度值，用另一个轴表示图像灰度值出现的概率，将图像上所有灰 度值出现的概率情况用图形的方式呈现出来，就得到该图像的直方图。 从直方图上可以看出图像的灰度值的分布情况，包括最大灰度值、最小灰度值、各 灰度值在图像中出现的次数，还可以看出图像对比度的大小及相邻灰度级之间的级差 等，因此通过修改图像的直方图可以达到改善图像质量的目的。常用直方图增强法有直 方图均衡化、直方图规定化、直方图匹配等。 3 2 1 直方图均衡化 直方图均衡化是以图像灰度值的累积概率函数为基础的直方图修正法，它使处理后 的图像的灰度值( 用y 表示) 的概率p y 等于常数c 。与风分别表示图像灰度值为u 和v 的概率。设处理前图像的灰度值为x ，其概率为以，由于y 是x 的映射，因此两者 的累积概率分布相等，即 j 二幽= j ：。风咖 ( 3 6 ) 将凡= c 代入式( 3 6 ) 得到 忽略比例因子c ，则 y = p ，咖 c y = 风咖 ( 3 7 ) ( 3 8 ) 上述推导过程表明：欲使处理后的图像的灰度值的概率等于常数，必须按照原始图 像的累积概率函数去计算处理后的图像的灰度值。 1 3 第二三章数码影像匀光处理的基本原理和实现方法 对于离散的图像，各灰度值出现的概率用频率近似表示。设x 代表离散图像上的某 个灰度值，用以表示灰度值为x 的像素出现的频率，则 p 。：生 万 ( 3 9 ) 式( 3 9 ) 中，取为图像中灰度值为x 的像素数目；n 是图像中像素总数。假设原始图像 灰度值的分布范围为 n ，x 一 ，则该图像上灰度值为x 的累积频率可近似表示为 殴2 塾2 ，耋鲁 j 2 h 血j 2 血一 r 气1n 、 式( 3 1 0 ) 中，x 岫x x t 砒。 由于累积频率的数值一般在 o ，1 区间内，必须将均衡化以后的图像灰度值y 量化 到适当的范围 y 曲，y 一 内，因此离散图像直方图均衡化算法的表达式为 y2 ( 一y 血) s x + ( 3 1 1 ) 对一幅图像进行直方图均衡化的具体步骤如下： 统计原图像每一灰度级的像元数和累积像元数。 根据变换函数计算每一灰度级均衡化后对应的新值，并对其四舍五入取整，得 到新灰度级。 以新值替代原灰度值，形成均衡化后的新图像。 根据原图像像元统计值对应找到新图像像元统计值，做出新直方图。 对图像进行直方图均衡化后各灰度级出现的频率近似相等：原图像上频率小的 灰度级被合并，实现压缩，频率高的灰度级被拉伸，因此可以使亮度集中于中部的图像 得到改善，增强图像上大面职地物与周围地物的反差。 直方图均衡化可以有效地扩大图像主体部分的反差或对比度，这是因为图像主体部 分对应着图像直方图中的峰值像素( 即灰度值出现频率比较高的像素) ，直方图均衡化 以后，直方图中的峰值被扩展，对应的图像反差增大，而直方图中的尾端像素( 即灰度 值出现频率比较低的像素) ，变成了一组像素，对应图像反差减小甚至损失。 3 2 2 直方图匹配 直方图均衡化使处理后图像的灰度值概率等于常数。在实际应用中，还可以用给定 的函数作为处理后图像灰度值的概率分布函数，或者根据参考图像的直方图来处理图 像。 1 4 长安大学硕： ：学位论文 所谓直方图规定化，是指用给定的函数作为期望图像灰度值的概率分布函数，对原 始图像实施灰度变换的方法；实际上是将一幅图像直方图变成规定形状的直方图而对图 像进行变换的增强方法。当期望图像灰度值的概率分布函数采用如下的正态分布函数 时，又称直方图正态化。 矽，：占p 警 2 砸 ( 3 1 2 ) 所谓直方图匹配，是根据参考图像的直方图，对原始图像实施灰度变换，使两幅图 像的亮度变化规律尽可能地接近叩1 。也就是说它是通过非线性变换从而使一幅图像的直 方图与另一幅图像的直方图类似，本质上也属于直方图规定化的一种情况口3 。根据实际 应用的需要，可以有针对性地选择亮度和反差都比较满意的图像作为参考图像，然后将 其他图像按直方图匹配的方法变换成亮度和反差与期望图像基本一致的图像2 5 1 。其基 本原理是对两个直方图都做均衡化，变成相同的归一化的均匀直方图。以此均匀直方图 起到媒介作用，再对参考图像做均衡化的逆运算即可。 设丁( 屯) 为原图像直方图均衡化的变换函数，g ( 儿) 为参考图像直方图均衡化的 变换函数，变换后的灰度值均为乞，由上述可知 z j = 丁( 艺) = 吃( 死7 ) ( 3 1 3 ) j = o 乞= g ( 咒) = 吃( 儿) ( 3 1 4 ) j = o 所以 儿2g _ 1 ( z 6 ) = g - 1 丁( ) 】 ( 3 1 5 ) 吃( 石7 。)吃( y ，。) 其中间和舢分别表示待匹配图像和参考图像的累积像元统计值。 这里，均衡化的变换函数均采用归一化的形式，即拉伸因子为1 ，此时设n = 1 ，l 一1 = 1 ， 其他值相应变为小数或分数。因此均衡化的变换函数即为该图像的累积直方图本身。 直方图匹配的具体步骤如下： 统计原图像的直方图。 统计原图像的累积直方图，对原图像进行均衡化变换。 统计参考图像的直方图或确定参考直方图。 统计参考累积直方图，进行均衡化变换。 对于原图像中的每一灰度级的累积值，在参考累积直方图中找到对应的累积 第三章数码影像匀光处理的幕奉原理和实现方法 值；如果g 为数学公式可直接计算求值，则得到对应的新灰度值。 以新值替代原灰度值，形成均衡化后的新图像。 根据原图像像元统计值对应找到新图像像元统计值，做出新直方图。 与直方图均衡化一样，由于图像是离散函数，同时近似运算存在误差，所以匹配之 后的直方图只是尽可能地接近参考直方图的形状，而不可能完全相同。在实际处理中， 尽管得到与参考图像近似的直方图，仍然能得到明显的增强效果。 直方图匹配对在不同时间获取的同一地区或邻接地区的图像，或者由于太阳高度角 或大气影响引起差异的图像很有用口3 。 为了使图像直方图匹配获得好的结果，两幅图像应有相似的特性： 图像直方图总体形状应类似； 图像中黑与亮特征应相同； 对某些应用，图像的空间分辨率应相同； 图像上地物分布应相同，尤其是不同地区的图像匹配。如果一幅图像里有云， 而另一幅没有云，那么直方图匹配关，应将其中一幅里的云去掉。 为了进行图像直方图匹配，同样可以建立一个查找表，作为将一个地方图转化成另 一个直方图函数。直方图匹配，经常作为图像镶嵌或应用遥感图像进行动态变化研究的 预处理工作，通过直方图匹配可以部分消除由于太阳高度角或大气影响造成的相邻图像 的色调差异。 3 3 本章小结 本章在介绍几种常用遥感图像辐射增强一般方法的基础上，重点介绍了直方图匹配 的基本原理及其实现的步骤。 1 6 长安大学硕士学位论文 第四章系统介绍和算法试验 4 1 试验系统介绍 4 1 1 开发工具简介 本文的研究工作是在一台p c 机上完成的。操作系统为w i n d 佣s ) 【p ，开发平台为 m i c r o s o f tv i s u a lc + + 6 o 。程序所有的调试工作也都是在此种平台上进行的。 4 1 2 系统结构 系统主要分为三个模块，分别为航空数码影像的管理模块、色彩空间的转换模块以 及匀光处理模块。 圈4 1 系统组成结构图 4 1 3 匀光处理的实现步骤 第一步：影像管理 启动航空数码影像匀光处理系统。程序的界面如下：最左边蓝色的一栏为工程目 录树所在区域，其中包含的是所需处理的航空数码影像，其余的三个栏目从左向右分别 为待处理航空数码影像显示的视图，参考航空数码影像显示的视图和匹配结果影像显示 的视图。 1 7 第州市系统舟蜘和算眭试验 图4 2 系统界面 创建工程。点击“文件”菜单罩面的“创建工程”之后将出现如下的对话框 图4 0 打开文什对话框 选择工程只录和源影像文件所在的目录。点山“工程所在目录”右边的按钮选择 工程所要保存的拉簧；点击“选择源影像文件所在目录”右边的按钮选择源影像文件的 日录：然后在“工程名”下面的编辑框中输入1 = 程名。最后点击“0 k ”按钮后出就会出 现如f 的界面： nt 一f 圈t 4 影像管理系统界面 点击左边目录树显示待处理航空数码影像和参考航卒数码影像。 第二步：对待处理的影像和参考影像进行色彩空日j 的转换 第三步：在转换之后的色彩空间之中进行直方图的匹配，并将匹配的结果显示在最 长安大学硕士学位论文 右边的视图之中。 第四步：将直方图匹配的结果进行色彩空间的逆变换，转换为常用的r g b 空间。 4 2 试验数据资料介绍 匀光处理在航空摄影测量中有两种应用模式。一种是连续摄影模式；另一种是组合 式摄影模式。连续摄影模式是指单相机不同时刻连续拍摄数码影像的情况，在这种情况 下，相邻影像之间存在不同程度的色调和亮度差异，所以要进行匀光处理来消除连续影 像之间的差异，实验一就是解决这种问题的。组合式摄影模式是目前国内外研究的热点， 它是将四台数码相机捆绑在一起进行摄影测量的模式。由于不同相机的设计加工不完全 一样，所以造成组合的四台相机在同一时刻所拍摄的影像在色调和亮度上存在差异。实 验二就是用来消除这种差异问题的。 本章所需的实验数据为捆绑在一起的四台数码像机所拍摄的1 2 张航空数码影像， 其中每台数码相机各连续拍摄了三幅影像，每幅航空数码影像为2 4 位的b m p 位图，幅 面大小为7 2 2 8 像素5 4 2 8 像素。数码相机一中的3 幅数码影像序号分别为c f 0 0 1 3 1 4 ， c f 0 0 1 3 1 5 ，c f 0 0 1 3 1 6 ；数码相机二中的3 幅数码影像序号分别为lc f o o l 2 9 2 ，c f 0 0 1 2 9 3 ， c f 0 0 1 2 9 4 ；数码相机三中的3 幅数码影像序号分别为：c f 0 0 1 2 4 2 ，c f 0 0 1 2 4 3 ，c f 0 0 1 2 4 4 ； 数码相机四中的3 幅数码影像序号分别为：c f 0 0 1 2 8 0 ，c f o o l 2 8 l ，c f 0 0 1 2 8 2 。 参考图像十分关键，因为要处理的图像都要与之匹配。参考图像应该目视质量较好， 变动范围不太大，以使信息尽可能多的保留【矧。 4 3 试验结果 4 3 1 连续摄影数码影像匀光处理 实验一考虑同一相机序列影像之间的匀光处理问题，本实验选择相机一中的三幅影 像，对其中c f 0 0 1 3 1 4 作简单的对比度与亮度处理后作为匀光处理的基准影像，然后分别 在5 种彩色空间对c f 0 0 1 3 1 5 ，c f 0 0 1 3 1 6 进行匀光处理。实验一所需的航空数码影像如 下： 1 9 辨州章最统舟“和算法日验 图42 4c f o o l 3 】4 原始数码影像图4 5 c f 0 0 1 3 】4 参考数码影像 胃46 c f 0 们3 f s 朦甜i 数 i t 5 影像 圈4 7 c f 0 0 13 1 6 原始数 5 影像 43 11 对数码影像c f 0 0 1 3 1 5 进行处理 长安大学颂十学位论文 湖；警囊翌罢 熊 糕 糕熬 裂隧 筇【1 1 章系统舟目h 算法试验 43 12 对数码影像c f 0 0 1 3 1 6 进行处理 一一纛黛蕊蕾器一壤壤 长安人学砸十学位论文 0 组合曩髟数码影匀光处理 实验二考虑不同栩机拍摄影像间的匀光处理，本| 实验以相机三的c f 1 2 4 2 为基准， 对其它二个相机的影像c f 0 叭3 1 4 ，c f 0 0 1 2 9 2 和c m o l 2 8 0 进行匀光处理。实验二所需的 航空数码影像如下： 万霉 a k e k 。一，。 圈t 8 c f 0 0 1 2 4 2 棼考数码瓣墩圈4 9 c 卜0 0 1 3 1 4 砸好擞影像 圈4 柚c 咖1 2 8 0 原始数码影像 圈t l l c f 0 0 1 2 9 2 蟓始数码影像 432 1 对数码影像c f 0 0 1 3 1 4 进行处理 第帝系统舟绑和算结试驶 一p 啊，哪黼增嘎 r 髓 参考数码影像 一、，毫蚺嗣 蔫躐唰 - ? 1 7 + ，j d 学 圈 糕 黑 霪囊颤誊0 + 簟 了 k i 人学i 学”论立 4322 对数码影像c f 0 0 1 2 9 2 进行处理 妻包f ， 图48c f 0 0 1 2 4 2 参考数口5 影像 图43 lr o b 色彩j ；间匀光处理的结粜 圈43 4y i o 色彩空问匀光处理的结果圈43 5i i i s 色彩j 佣匀光处理的结果 盛 蚺带系统舟绍和算植试验 4323 对数码影像c f 0 0 1 2 8 0 进行处理 砰舞 参考数码影像 田44 0 y l o 色膨空问匀光处理的结果图4 4 lh i s 色彩空间匀光处理的结果 了 长安大学硕上学位论文 第五章试验结果评价与分析 本章主要介绍如何从主观方面和客观方面对基于不同色彩空间匀光处理后的结果 影像进行质量评价和分析，以主观评价为主，客观评价为辅的原则进行结果影像质量的 评价。 5 1 结果影像评价方法 结果影像的评价分为主观评价和客观评价，一般结合起来使用。主观评价是通过目 视效果和直方图进行分析：缺点是因人而异，具有主观性。客观评价就是利用图像的统 计参数进行判定，可以弥补主观评价的不足【1 9 】【2 0 】【2 1 1 。对于航空数码影像匀光处理后结果 的评价，应综合考虑空间细节信息的增强，与参考影像的接近程度，以及光谱信息的保 持。所以一般应综合利用两类统计参数来进行分析与评价：一类反映空间细节信息，如 方差、信息熵、最佳指数和清晰度；另一类反映光谱信息，如扭曲程度。下面介绍一下 各种参数的定义及其物理含义。 均值、方差、标准差 在统计理论中，统计均值i 、方差、标准差定义为如下形式： 一1 告 x = ：心 ，l 阔 疗 ( 鼍一习2 仃2 = 上l 一 刀 ( 5 1 ) 其中n 为样本总数，在本文中表示的是图像像元总数，毛为第i 个样本值。均值反映 亮度值的总体水平，也就是平均亮度。如果均值适中，则视觉效果良好。方差和标准差 反映了灰度相对于灰度均值的离散情况，即变量与均值的偏差程度，方差和标准差越大， 则灰度分布越分散，此时，图像中所有灰度级出现概率越趋于相等，从而图像所包含的 信息量就越大，进而图像的反差就越大，对比度就越大，就越容易进行目视判读。 ( 多信息熵 对于灰度范围 o ，1 ，l 一1 的图像直方图，a 为灰度值等于i 的像素数与图像总 像素数之比，l 为灰度级总数，其信息熵定义为： 一1 日= 一易l i la 扛o ( 5 2 ) 熵的大小，反映了图像携带的信息量的多少。如果图像中所有灰度级出现的概率越 趋于相等，则包含的信息量越趋于最大。 最佳指数 2 7 第五章试验结果评价j 分析 为： 最佳指数( o i f ) 是由美国查维茨c h a v e z 等于1 9 8 4 年提出的概念，其数学表达式 q o l f = 专：l 一 | 吩1 ，- 1 ( 5 3 ) 式中：q 为第i 波段的标准差；饬为i ，j 波段的相关系数。它是在数据统计分析 的基础上，选择标准大、相关性小的数据。因为标准差越大，所包含的信息量越大，而 波段间相关系数越小，表明图像数据的独立性越强、信息冗余度越小。因此，o i f 越大， 则该组合波段的信息量越大。 清晰度 影像的清晰度可采用梯度和平均梯度来衡量。影像清晰度是指影像的边界或影线两 侧附近灰度有明显差异，即灰度变化率大，这种变化率的大小可用梯度来表示。它反映 图像微小细节反差变化的速率，即图像多维方向上密度变化的速率。表征图像的相对清 晰度( 平均梯度) ，可定义为： 季= 志茗篓盟型盟掣孚韭堕盟 ( 5 4 ， 式中：d ( i ，j ) 为遥感图像的第i 行、j 列的灰度值；m ，n 分别为遥感图像的总行、 列数。一般说来，g 越大，图像层次越多，图像越清晰。 扭曲程度 影像的光谱扭曲程度直接反映了彩色数码影像的光谱失真程度f l s 】，光谱扭曲定义 为： 肚志善驴l 伊州i ( 5 5 ) 式中：( f ，) 为处理后的影像的灰度值，厂( f ，) 为处理前的影像的灰度值，m ，n 分别为 遥感图像的总行、列数。扭曲程度越大光谱的失真程度就越大。本文采用扭曲程度这一 指标的目的就是判断彩色航空数码影像三个波段的扭曲程度是否一致。如果三个波段的 扭曲程度相差不算太大，就可以说明结果影像质量是优的。 k 宜大学碰i 学位论空 5 2 连续摄影结果影像质量评价 52 1 原始数码影像c f 咖1 3 l s 匀光处理后质量评价 li j k 【l 【lj l 詈”“：警雠2 i 篓较 ll 【j l 【 图5 磊i 石百磊申、j 纠+ 果影像九 h 比较 鹫55 hj s 色彩空间结果影像直斤凹比较 ( 以 ：直方嘲按从左剑矗的顺序分别为砸始影像，结果影像参考磨像) 枰1 二观方曲，从月视效果来看，处理前的图像其亮度偏低，反差很小，影像差不多足 黑色的，报难进行地物地判读，而基于这h 种色彩模型处理后的结果影像，亮度明显增加 反差得到增强，口视效果得到改善。其中，在光谱特征冉面，基丁r g b 色彩宅侧匀光处理 后的结果i 地物的实际光谱特征比较相近，同时也更接近于参考影像c f 0 0 13 1 4 。而基于 其他几种色彩空问匀光处理后的结果在光谱方面都发f i ：了不同程度的失真，与参考影像 c f o o l 3 1 4 的光谱偏离也较人。 从直方图的形状来看，基丁r ( ；b ，y c c ，y i q 色彩卒问匀光处理的结果j 参考影像更 接近些。 一l。|l；l。=!；llio一l。 爱j忆。 i， k 卜 k峨 |i；l。0。 第五章试验结果评价与分析 结合目视效果和直方图的比较，从主观方面不难得出，基于r g b 色彩空间匀光处理 的效果更优于在其他几种色彩空间的匀光处理。 在