基于GF-1影像的城市高大地物的阴影检测方法

对阴影信息的研究是高分辨率遥感影像研究的重要问题,但是,在高分辨率遥感影像中,水体、暗色植被和偏蓝色地物会影响阴影检测精度,基于HSV色彩空间与主成分变换法,文中提出了一种检测阴影的阴影指数PSI。选择两个试验区,采用主成分变换法与PSI进行阴影区域检测并对检测结果进行比较分析,结果表明,在没有深色地物的情况下,PSI能够有效的区分阴影区域与水体、暗色植被和偏蓝色地物。在有人工草坪的情况下,PSI能够有效的区分人工草坪与阴影区域。在有深色地物的情况下,对HSV色彩空间中的V分量利用直方图阈值法对阴影区域进行检测,分离后的阴影区域中不包含深色地物,对PSI指数检测阴影的结果与V分量检测的阴影结果进行逻辑与运算,得到目标阴影区域;最后对阴影提取结果进行小区域去除和形态学滤波等后处理。实验结果表明,该方法针对GF-1影像具有良好的适用性,能精确并且快速地检测出阴影区域。     

基于二次迭代Cr分量的改进Otsu自适应阴影检测算法

城市航空遥感影像中的阴影会造成影像信息丢失和信息干扰,现有阴影检测方法存在误检率高、精度低等问题。提出一种二次迭代Cr分量与改进的Otsu自适应阈值相结合的高分辨率城市航空影像阴影检测算法。将影像两次转换到YCb Cr空间,对其Cr通道直方图进行改进的Otsu自适应阈值选择,确定阴影区域。与二次迭代HSV空间检测方法进行对比实验,所提方法解决了前者的H分量损失和原始Otsu阈值算法选取不准确的问题,在准确率和精度方面具有明显优势。     

基于多时相遥感数据的云阴影检测算法

云阴影检测是云检测中的一个重要环节,由于其光谱、纹理特征复杂,云阴影检测一直是云检测中面临的一大难题。本文针对传统云阴影检测方法的不足,提出一种基于多时相遥感数据支持的云阴影检测算法。该算法以同一区域相近时相或不同年份相近日期的卫星遥感地表反射率数据为参考,选取云阴影和典型地表样本点,对样本点进行统计分析,据其动态确定云阴影检测的阈值,并基于云阴影样本点去除土地利用/土地覆被变化对使用该方法进行云阴影检测造成的误判。基于Landsat8OLI数据,选择不同区域碎云、薄云和厚云产生的云阴影分析该方法的有效性,重点分析水体等容易与云阴影混淆的区域。结果表明,该方法能有效识别云阴影,具有较高的整体检测精度。     

基于高分二号影像的城区水体提取方法研究

针对高分二号遥感影像在进行城区水体提取时,遥感影像波段数较少,造成MNDWI、CWI等方法无法使用,同时受污染的水体与裸地、建筑物、阴影难以完全区分,本文提出采用城区水体阴影指数,结合最大似然估计的方法,通过区分水体和阴影光谱特征,完成与阴影彻底分离,实现在高分二号遥感影像上城区水体的高精度提取.对比阴影水体指数(SWI)、基于植被指数和中红外通道的混合水体指数模型(CIWI)、归一化差异水体指数(NDWI)以及单通道阈值法提取结果,本文方法的处理结果提取精度更高,噪声和阴影更少,总体精度在90%以上,Kappa系数在89%以上.评价数据结果表明,本文处理方法在高分二号遥感影像的城市及周边地区水体提取上是有效可行的.     

南极地区Landsat8卫星影像的阴影检测方法

阴影在光学遥感影像中普遍存在,会对后续一系列图像信息提取等过程产生影响.在南极地区,由于其特殊的地理位置和环境,光学遥感影像中存在的阴影不可忽视.本研究在已有的阴影检测方法的基础上,根据Landsat8卫星数据的特点构建了一个新的阴影检测方法:首先对所有数据进行反射率转换处理,利用南极地区成像时的阴影在各波段的反射率特征,选取第1波段Coastal/Aerosol(0.43~0.45μm)和第5波段NIR(0.85~0.88μm)建立了能够有效识别阴影的阴影检测指数R51,并选取不同地物的训练样本进行统计分析,根据阈值提取法提取阴影为二值化图像,并从影像中剔除少量易与阴影混淆的冰面融池.通过选取南极不同地区的影像进行精度评价,发现该方法针对Landsat8数据在南极地区的阴影检测具有较高的提取精度和较好的普适性.本文利用阴影检测方法对收集的覆盖南极地区的1127景Landsat8影像进行阴影提取与统计、分布特征分析,最终提取阴影面积约15000km2,主要分布于裸岩山体集中区和大 型冰川所在地.      

采用独立阈值的遥感影像变化检测方法

针对在多时相遥感影像变化检测中常规阈值确定方法无法获取小比例变化量区域准确变化阈值,并导致变化检测失败的问题,提出了采用独立阈值的遥感影像变化检测方法。通过多时相遥感影像多尺度分割获取像斑,采用变化向量分析法计算像斑差异度;从像斑差异度中自适应选择满足期望最大化算法和贝叶斯最小误差率理论获取准确阈值条件的训练样本;将训练样本导入独立阈值法确定变化阈值,利用变化阈值对像斑差异度进行二值分割获得影像变化的检测结果。实验结果表明,采用独立阈值的遥感影像变化检测方法能够获得更准确的变化阈值,在城郊变化检测中平均漏检率较全局阈值法和局部阈值法降低了9.6%和17.24%,在城区变化检测中平均正确率较全局阈值法和局部阈值法提高了51.27%和35.42%。     

基于对比度失真参数的车流量统计算法

文章提出一种基于对比度失真参数的车流量统计算法。在道路上开辟检测窗,使用对比度失真参数作为车辆检测的依据,分析车辆进入和离开观测窗产生的图像渐变过程,从而实现车流量统计。为了提高算法的鲁棒性和精度,该文利用块特征和自适应阈值进行背景提取与更新,并采用符合人类视觉习惯的YUV彩色空间对阴影进行检测和抑制,消除阴影对车流量统计的干扰。     

基于HSV色彩空间和Otsu算法的无人机影像植被覆盖度自动提取

随着无人机遥感技术的不断发展和普及,其在生态学等领域中的应用已成为当前研究热点。植被覆盖度信息提取是无人机遥感的重要应用领域之一,然而目前无人机影像的植被覆盖度提取存在阈值难以选取、耗费时间过长等问题。为提高植被覆盖度提取的精度和速度,本文提出一种基于HSV色彩空间与Otsu算法的图像分割方法。该方法将无人机影像进行色彩空间变换,在HSV色彩空间中提取H分量并结合Otsu阈值分割方法,全程快速自动地完成植被覆盖度提取。实验结果表明,Otsu算法能显著缩短植被覆盖度提取时间,且提取精度较高,并且在结合HSV色彩空间时,准确度更高,对比传统植被覆盖度阈值提取有较为明显的优势,提高了植被覆盖度提取的时效性。     

一种面向高分五号高光谱影像的云检测算法

云层覆盖影响高光谱影像的质量,降低了影像的应用价值,因此云检测已成为高光谱影像应用需首要解决的问题之一。本文针对GF5高光谱影像特点,提出视觉彩色特征和云物理光谱特征相结合的云检测算法。基于原始DN值影像,利用云的HSV色彩空间分布特征,结合云与典型地物的光谱特征差异,构建出云概率影像,动态设定云检测阈值,实现GF5高光谱影像的云检测。该算法整体云识别精度在90%以上,且算法执行快、自动化程度高,对不同地区、不同时间的GF5高光谱影像都有一定的适应性,便于工程化应用。     

一种运动车辆的阴影消除新方法

针对运动车辆阴影消除时可靠性和实时性难以兼容的问题,提出一种基于彩色检测线的线间差分的阴影消除新方法.通过检测运动区域四周方向线的线特性确定出运动区域所属的车辆/阴影模型,结合车辆/阴影模型和运动区域找到检测线,再利用检测线在彩色空间内的线间差分和检测线的属性找到阴影和车辆的分界点,进而根据分界点找到车辆和阴影的分界,从而实现阴影的消除.由于利用了检测线在彩色空间中的颜色特性和检测线在灰度空间中的背景图像,因而新方法具有较强的噪声抑制能力,并提高了低亮度车辆的阴影消除效果.实验结果表明,所采用的阴影消除新方法不仅具有较高的可靠性,也具有较好的实时性.     

混合高斯模型下的自适应阈值阴影检测

针对现有阴影检测算法参数众多,需要训练参数或者手动设置阈值的缺点.文章提出一种基于HSV颜色信息的自适应阈值阴影检测方法,并利用最大熵阈值分割实现自适应阈值阴影检测.实验表明,该方法能够准确地检测出阴影,鲁棒性强.     

基于K-means算法分割遥感图像的阈值确定方法研究

当前遥感图像分割中阈值确定方法忽略了前景和背景内在的联系,导致过分割和轮廓模糊,造成整体性能低下。为此,提出一种新型基于K-means算法分割遥感图像的阈值确定方法,通过K-means算法对遥感图像进行分割,利用最大类间方差方法得到分割遥感图像的初始阈值,依据该阈值将遥感图像划分成两类,求出两类的均值,将其作为K-means聚类算法的两个初始聚类中心,通过K-means聚类方法逐次迭代,不断更新聚类中心,直至得到聚类准则函数,从而求出遥感图像的最佳分割阈值。实验结果表明,采用所提方法确定遥感图像分割中的阈值,不仅效率高,而且整体性能优越;将得到的阈值应用于遥感图像分割中,能够使目标和背景被有效分离,且分离后目标部分轮廓比较清晰。     

基于HSV色彩空间的云模型车辆阴影检测

介绍和分析了云模型、运动目标初定位和HSV色彩空间等相关内容.提出了基于HSV色彩空间的云模型车辆阴影检测方法.在HSV空间下,于不同光照下在具有代表性的阴影区域采样,用正态云逆向发生器建立云模型,利用云模型进行阴影检测.和其他方法相比,实验结果证明了本文方法的有效性.     

基于区域分割的彩色航空影像建筑物自动检测

为了从高分辨率遥感图像中完整提取建筑物区域,采用区域分割的原理,研究了建筑物自动检测的方法。该方法首先利用利用K-Mean分类方法将地物分为两类:人工地物类和非人工地物类,然后利用阴影、Mean Shift分割信息来剔除人工地物类中干扰区域,再根据形状分析来确定真实的建筑物区域。本文用上述方法对高分辨率航空影像进行了实验,实验结果证明了该方法有着较高的识别率、较好的准确性和鲁棒性,具有实用价值。     

基于加权小波分析的遥感图像融合算法

提出一种基于加权小波分析的遥感图像融合算法. 首先在光照色度饱和度空间上提取多光谱图像的光照强度分量, 对光照强度分量进行主成分分析获得修正的光照强度, 再将修正的光照强度与小波分析高频区域进行加权融合, 最后进行小波分析与光照色度饱和度空间逆变换获得遥感图像的最终融合结果. 该方法有效解决了在低频空间分辨率与高频空间分辨率的图像融合过程中, 小波分析方法丢弃低频分量易产生分块模糊现象, 且主成分分析方法易产生光谱图像信息域失真的问题. 在不同场景遥感图像的融合上进行仿真实验, 结果表明, 该算法在一定程度上解决了图像融合后边缘模糊、 融合结果中出现模糊块状阴影等问题, 并在清晰度、 纹理细节和真实性上获得了较大提升, 且能针对不同的融合需求调整合适的加权系数, 使遥感图像的融合达到最佳效果. 在光照色度饱和度空间, 加权小波分析进一步提升了遥感图像融合的效果, 不仅充分表达了各种遥感图像的细节, 而且能较好地保留原始光谱信息.     

基于交通视频的运动车辆检测方法

为解决交通测试系统中车辆实时跟踪和分割的问题, 以数字图像处理方法为手段, 针对采集到的交通路况信息, 重点研究了背景差分算法提取运动车辆, 并提出了一种计算量较小的自适应背景更新算法; 采用一种工作在HSV(Hue, Saturation, Valve)空间非基于模型的车辆阴影检测算法, 并提出设置阈值参数的方法, 在去除车辆阴影的同时也滤除了行人、 自行车及摩托车等干扰; 针对车辆阴影检测后的二值化图像, 采用适合的形态学方法进行后期处理。对实际交通环境下的大量视频和图像进行测试的结果表明, 该方法可以有效地实现运动车辆的检测。     

一种粒度思想的遥感特征信息识别方法

为了快速分析遥感图像特征信息,结合覆盖分类算法提出了一种商空间理论方法,其中灵活运用商空间理论的分解方法和合成技术来指导遥感图像信息的提取和整合,覆盖算法能快速精确地挖掘出有限信息的本质,为分类提取提供保障.以汶川特大地震后的高级星载热辐射热反射探测仪(ASTER)遥感图像为例进行了实验分析,证实了该方法是快速、精确有效的,可以大大减少遥感图像信息处理的工作量.     

结合饱和度调节的单曝光HDR图像生成方法

针对目前利用单幅低动态范围图像生成高动态范围图像过程中亮度的动态范围扩展与饱和度不匹配,从而导致扩展后图像泛白的问题,提出一种结合饱和度调节的由单幅图像生成高动态范围图像的方法.该方法将图像转换到H SV颜色空间,首先对亮度分量进行反色调映射及高光区域校正得到新的亮度分量,并对饱和度分量进行线性拉伸;然后计算原始亮度与...