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相似文献
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1.
杨玲  阮心玲  李畅 《测绘工程》2013,22(3):1-4,15
航空影像中,由于高大建筑物的遮挡,常有阴影区域存在,这不仅会影响视觉效果,而且对建筑物的识别和提取带来困难,必须对其进行消除或者补偿。针对传统单尺度Retinex图像增强算法的不足,提出一种自适应单尺度Retinex算法。自适应单尺度Retinex算法首先对影像中阴影区域与非阴影区域作出概略区分,而后根据影像的灰度信息自适应计算Retinex算法的参数。实验证明,所提出的算法同经典的Retinex算法相比,无论是在增强效果还是处理时间上都具有一定的优越性。  相似文献   

2.
通过分析研究抑制蓝色分量和亮度线性补偿这2种阴影补偿算法,利用阴影区域与其同质区信息相似的特点,把这2种算法进行合并与改进,提出基于RGB和HSI色彩空间的阴影补偿算法。实验数据表明,该算法对遥感影像上阴影区域进行补偿时,在不改变非阴影区域信息的情况下,提高算法适用性。  相似文献   

3.
彩色航空影像上阴影区域信息补偿的方法   总被引:15,自引:1,他引:15  
提出了一种彩色航空影像上阴影区域信息补偿的方法。试验结果表明 ,该方法对彩色航空影像上人工地物的阴影区域信息补偿是有效的  相似文献   

4.
从高分辨率航空遥感影像的阴影处理角度出发,分析了阴影区域在彩色空间上的特征;采用HIS彩色空间3个通道的联合阈值测度进行阴影检测,并利用高斯函数进行地物纹理几何细节的多尺度抽取,提出了针对影像灰度图的阴影补偿方法。实验证明,该方法能够在最大限度保留阴影区域原始特征的前提下,对阴影区域信息进行补偿,保证了影像后续处理的准确度和可靠性。  相似文献   

5.
阴影检测与补偿涉及遥感影像的不确定性、算法复杂度高及提取自动化程度低等问题。基于Arc GIS Engine平台,结合Matlab和GDAL开发工具,根据构建的高分辨率遥感影像阴影检测和补偿算法设计了一体化的阴影检测与补偿系统。系统采用了数据分块读取、2%线性拉伸及DLL动态链接库等关键技术,解决了大数据量影像读取、影像不确定性及系统可扩展性等问题,实现了系统的集成和优化,提高了运行效率。测试结果表明,该系统在Quick Bird、资源三号(ZY-3)等高分辨率遥感影像的阴影检测与补偿中具有较高的精度和效率,可用于数据批处理。  相似文献   

6.
针对水体、偏蓝色地物会影响高分影像阴影检测精度,本文提出了一种适用于GF-1影像的城市高大地物阴影检测方法。首先,在统计分析GF-1影像中阴影、水体及深色地物等典型地物光谱特征的基础上,利用主成分变换方法分割阴影与非阴影区域,分离后的阴影区域含有水体、深色地物信息;其次,对HSV色彩空间的V分量利用阈值法分割阴影和非阴影区域,分离后结果含有暗色植被,但不含有水体跟深色地物信息。最后,对两次计算结果进行逻辑与运算,从而剔除混合阴影区域中水体、深色地物以及暗色植被等信息,获得高精度阴影区信息。实验表明,该方法具有较好的普适性和可操作性,既能够削弱水体、偏蓝色地的影响,又能够高效、准确地提取出GF-1影像中的阴影信息。  相似文献   

7.
针对城市建筑物阴影检测提取容积率的过程复杂、检测不稳定等缺陷,引入PCA方法与HSI模型予以解决。通过对高分辨率遥感影像阴影区域信息的区分与提取,得到建筑物阴影区域,从而拟合计算街区建筑容积率。选取福州市主城区作为研究区域,采用上述方法进行建筑物阴影与容积率提取,并进行对比验证。结果表明,由PCA和HSI模型得到的改进阴影指数SI在容积率提取上的精度更高,应用更可靠。  相似文献   

8.
提出一种基于ISODATA分类,通过获取同质区来提高同类点匹配正确率的方法。首先进行阴影检测,然后对影像的阴影和非阴影区域用ISODATA算法分类,在分类结果的辅助下获取精度较高的同类点对,最后基于局部补偿模型,以同类点对中非阴影区域特征值为目标估计值,求解补偿模型参数,实现各阴影区的自适应补偿。实验结果表明,该方法有利于求解最佳补偿参数,能更准确、均衡地恢复阴影区信息。  相似文献   

9.
基于HSI色彩空间的资源三号影像阴影检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
由于遥感影像上某些区域的光照辐射不足,不可避免地会产生阴影,阴影意味着图像信息的损失,而遥感影像的阴影检测在地物的识别和影像匹配方面具有重要意义。本文主要介绍的是基于HIS色彩空间的阴影检测方法,在检测过程中,根据阴影高色调低亮度的特性,结合大津法计算比值图像最佳阈值进行遥感影像阴影检测,并且在RGB色彩空间计算G分量的最佳阈值来排除树木植被和一些非阴影区域对阴影检测的影响。同时采用国产高分辨遥感卫星——资源三号的同一地区不同季节和不同太阳高度角的遥感数据进行阴影的对比检测。实验结果表明:本文基于HIS色彩空间的阴影检测方法可以快速有效地检测出影像上的阴影,并且能区分树木、河流等暗色物体。  相似文献   

10.
针对高分影像阴影检测精度易受水体、偏蓝色地物影响的问题,结合GF-1影像自身特点,提出一种集主成分变换、图像特征计算、逻辑非运算和形态学闭运算于一体的阴影检测方法。对GF-1影像多光谱数据、全色数据进行正射校正和信息融合,可实现光谱与分辨率信息的最大化利用,并最大程度地突出阴影信息,增大阴影与其他地物的差异。其次,建立基于主成分变换的阴影检测方法 PC1/NIR和图像特征计算Rg_nir,得到初始阴影信息和水体信息;用初始阴影信息与水体信息作逻辑非运算,剔除水体,并利用形态学闭运算使得阴影区域更加连续、饱满。实验表明,该方法既能准确地检测出GF-1影像中的阴影信息,又能有效削弱水体、偏蓝色等地物的影响。  相似文献   

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