首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

HSV变换和多尺度分割相结合的高分辨率遥感影像阴影检测
引用本文:林雨准,张保明,郭海涛,王丹菂,秦宇.HSV变换和多尺度分割相结合的高分辨率遥感影像阴影检测[J].测绘科学技术学报,2017(5):486-490.
作者姓名:林雨准  张保明  郭海涛  王丹菂  秦宇
作者单位:1. 信息工程大学,河南郑州,450001;2. 69027部队,新疆乌鲁木齐,830002
基金项目:国家自然科学基金项目(41601507),地理信息工程国家重点实验室开放基金项目(SKLGIE 2015-M-3-3)
摘    要:针对阴影在高分辨率遥感影像的特性,提出了一种色彩空间变换和多尺度分割相结合的阴影检测方法。该方法首先对原始影像进行连续两次HSV变换,并分别提取前后两次变换的亮度分量和色度分量;然后引入面向对象思想,进行多个尺度的影像分割并依次实现每一尺度下的阴影检测;最后将多个尺度的检测结果进行决策级融合获取最终检测结果。利用高分二号和Google Earth影像分别进行实验,实验结果表明,该方法有效结合了粗细尺度优势,阴影检测误检率和漏检率较低,同时对较亮阴影和较暗地物均具备较好的识别效果。

关 键 词:高分辨率遥感影像  阴影检测  面向对象  多尺度分割  决策级融合

Shadow Detection from High Resolution Remote Sensing Imagery Based on HSV Transformation and Multilevel Segmentation
Abstract:According to the shadow characteristics in high resolution remote sensing imagery,a method based on color space transformation and multilevel segmentation is proposed in this paper.Firstly,the value and hue of the original image are extracted respectively by two consecutive HSV transformation.Then,object-oriented analysis is used for multi-scale segmentation and shadow detection in single scale.Finally,the ultimate extraction is accomplished by decision level fusion.The presented method is evaluated with GF-2 and Google Earth imageries.The results show that the proposed shadow detection algorithm can combine the advantages of different scales and has a performance in terms of a low errors and leakages and great recognition to the partial shadow and dark object.
Keywords:high resolution remote sensing imagery  shadow detection  object-oriented method  multilevel segmentation  decision level fusion
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号