常见遥感阴影去除算法研究.pdf

信息与电脑 2016年第2期 China ComputerCommunication 算法语言 常见遥感阴影去除算法研究 葛 琦 陈小祥 （中国矿业大学，北京 100083） 摘 要： 随着我国空间技术的迅猛发展，特别是近年传感器空间分辨率的提高，遥感影像在各种领域的应用越来越 广泛。但是，由于天气、太阳高度角、地理位置等原因，特别是建筑物或者云的遮挡所产生的阴影减少了遥感影像包含 信息，降低了遥感影像成像质量。阴影的存在给遥感影像的处理产生了严重的干扰，对图像识别、地物提取过程的处理 精度产生干扰，所以对遥感影像阴影去除方法的研究十分重要。 关键词：遥感影像；阴影去除；软阴影；纹理；抠图 中图分类号：TP751    文献标识码：A    文章编号：1003-9767（2016）02-085-02   1 遥感阴影去除原理 遥感影像阴影去除算法根据强度域主要分为基于模型和 （2 ） 基于统计的方法。基于模型的方法是利用阴影定义，将影像 看成是由阴影去和非阴影区组成，利用阴影区域与非阴影区 域各自特点，如非阴影区域纹理信息丰富，非阴影区域内比 e f 上面式子中， 表示当前场景中的光源颜色， 表示图像 较平滑，通过滤波优化计算阴影区灰度值大小，这样就可以 k p 中的颜色分量值； 为比例系数； 为指数参数，取值范围为 得到对应非阴影区域灰度值范围。基于统计的方法是通过影 [1, ∞) 。在认为图像全部场景都满足明可夫斯基范式的前提 像中相似的空间地物类型的像素值，利用统计量建立阴影区 下，徐秋红等人提出一种采用图片颜色恒常性来对城市航空 和非阴影区的联系，最后根据线性回归分析补偿阴影区域内 影像进行阴影去除的方法，该算法主要通过明可夫斯基范式 像素灰度值。阴影除去的具体做法一般分为图像处理和阴影 对图像的非阴影和阴影区域的光照颜色进行预测，这种估算 区域信息补偿的方法：阴影区域信息补偿的方法只针对阴影 必须先假设场景中的光照是相同的，依照非阴影区域的光照 区进行处理，该方法可以有效提高遥感影像的整体质量。但 对阴影区域光照进行转换，最终实现阴影区域的去除。但是 是影响遥感影像阴影形成的因素复杂，该方法很难达到有效 该算法不能自适应估计明可夫斯基范式的p 值，且阴影去除 的去除效果。目前遥感影像阴影去除一般都是采用图像处理 后与非阴影区域灰度值差异大，阴影边界没有平滑过渡，不 方法，补偿遥感影像阴影区域内像素值。 能对分均匀阴影进行去除，见图1。 2 常见遥感阴影去除算法 2.1 基于颜色恒常性理论的遥感影像阴影去除 颜色恒常性指人们对地物表面颜色的感知不会随地物表 面照射光线颜色的变化而变化的。在光照条件上，图像的阴 影区域和非阴影区域的差异很大，阴影区域可以看作是在非 标准光照条件下的图像，阴影去除的最终目的就是将其转换 到标准光照条件下，而在这个过程中，最关键的问题就是对 光源颜色的准确估计。Makarau A 及Richter R 在上世纪初提 出了经典的颜色校政模型如下：