航空影像预处理研究

ENCE TECHNOLoO.科技资讯高新技术航空影像预处理研究江彦红河北省制田院石家庄050031)摘要:本文从笔者多年工作经融出发,在参考国内外大量关文岐的基础上,对航空影像预处理逊行了研究氰讨,总了国内外的研究威果,尤其对影像增强进行了评知的分析研究,桐信时从事榈关工作的同行有着重要的考价值和借鉴意义。关键词:航空影慷预处理圈像增强中图分类号:P2文献标识码:A文章编号:1672-3791(2009)03(a)-0005-01从影像(图像)获取信息是人类获得知接近或超过人眼直接观察所通常获得的较成的,它形成了大幅度的光照条件(包括光识的主要来源之一。进入信息时代,如何好的清晰度。实际的影像获取过程不可避强和光谱)变化,其处理是对影像增强算法自动处理,认知和解释海鬟图像数据是在免地存在气象条件干扰,器材动态范围有动态范围压缩和色彩亮度保真的综合考整个社会信息化过程中面临的重要问题。限、以及光谱变化等不利影响,造成影像验。阴影降低了覆盖区域的亮度和对比从航空遥感影像中自动提取人造物体噪声,阴影或光强较弱区域细节和色彩不度,不利于这些区域内的特征提取和目标不仅是掇影测量与遥感领域的难題,也是清楚、以及色彩失真等现象。因此,影像增识别,但同时阴影又提供了高大物体如建计算机视觉与图像理解研究的重点之一。强算法应该具有图像去噪、动态范围压筑物存在的直接证据,因此有必要将阴影因为从实际应用角度来说,实现航空影像缩、以及色彩和亮度保真度等性能。现有检测出来并对其进行补偿或消除。另外中目标的自动识别能够满足由航空影像制的影像增强方法按其计算过程可分为线性由某一场景的一幅像片再现该场景在不同图、地理信息系统的数据获取与自动更新变换和非线性变换两大类,按操作对象可光照条件和视觉角度下的情景在一些实际的需要:从理论研究角度出发,由子航空影分为点运算、局部运算和全局运算三类。应用中(如慮拟城市漫游)日显重要,阴影的像中目标的高度多样性和复杂性,成功的(1)线性变换较为简单直接,其中最常消除是解决这一类问题的重要步骤地物自动识別系统将为其它类型的影像理用的方法是一种增益补偿法( Gainand然而,以往航空影像较低的分辨率和解问题提供具有普遍指导意义的理论和方 Offset),该方法按比例拉伸原图像的动态计算硬件的限制使得像片中的阴影问题井法。因此这一问题吸引了大量的研究力范围,是一种线性点运算。它能使图像充不突出,因此在已有的文献中,有关阴影检量,取得了大量的研究成果。本文对近十满显示设备的动态范围,使输出图像直方测与消除的研究相对于航空影像处理的其年来有关影像前期预处理(特别是影像增图的两端达到饱和,但这井不意味着该方它主题(如分割、识别等)较为少见。近年强)的研究进展作一个简单的介绍和评述。法能提供原图像良好的视觉表现来,随着影像分辨率的提高以及有关数字(2)非线性的点运算方法有伽马校正城市等方面的应用研究飞速发展,这一方1影像预处理概念( Gamma Correction),对数变换和平方根面的研究才逐渐得到重视。已有的阴影检遥感影像在获取过程中,存在由各种变换等,这些方法可以增强图像较暗区域测方法大致可分为两类:一类基于模型,另因素引发的一些缺陷,如几何形变的可见度,但同时却付出降低较亮区城可一类则基于阴影的性质。第一类方法中量失真、色彩失真和对比度或亮度偏低见度的代价模型是指有关场景、日标的三维几何结构等。这些缺陷影响了影像的质量和应用(3)全局运算方法通常都是非线性的,主和光源的己知信息,由此计算阴影区域必须通过一定的预处理措施予以校正。几要有直方图均衡和同态滤波等。以直方图但光源和场景的三维结构井不容易得到何形变是指影像上的像元在影像坐标系中均衡为例,它将随机分布的图像直方图修因此这类方法局限性较大。第二类方法则的坐标与其在地图坐标系等参考华标系中改为均匀分布的输出图像直方图。其结果更具普遍性,通过分析阴影在亮度、几何坐标之间的差异,为了获取正确的物体位置使较暗的区城亮度得以提高,较亮的区域结构和色彩等方面的性质来识别阴影。通量测,必须矫正几何形变,消除这种差异的亮度降低,这一方法对于单峰或弱双峰直常认为,阴影是由直射光线被遮挡造成的,过程称为几何校正( Geometric Correction)。方图图像(很亮或很暗)较为有效,但却不适因此阴影势必较暗,较小的亮度被作为阴利用传感器观目标的反射或辐射能量时,合强双峰直方图图像(同时具有很亮和很影检测的重要手段:阴影可分为半阴影区传感器得到的测量值与目标的光谱反射率暗区城)。和全阴影区,来源于直射光线的部分遮挡或光谱辐射亮度等物理量是不一致的,这是(4)为了兼顾图像中同时有较亮和较暗和全部遮挡,因此阴影的边缘是一种“软因为测量值中包含了太阳位置和角度条件、区域的情况(动态范围较大),研究人员又提边缘,这种几何结构可用于区分阴影边缘薄雾等大气条件所引起的失真。为了正确出了一些局部运算的方法。简单的有基于和非阴影边缘:彩色图像含有比灰度图像评价物体的反射或辐射特性,必须清除这邻域像元的平滑和锐化算法,但这两种方更多的信息,因此有必要分析阴影的色彩些失真。消除影像数据中依附在辐射亮度法显然各有优缺点。特征,一些研究证进行了这方面的工作,并中的各种失真的过程称为辐射鬟校正除此之外,针对多重(多光谱、多时段、用于彩色图像中的阴影检测。然而,上( Radiometric Correction)。色彩失真和对多传感器)影像的融合增强方法是当前遥方法大都霜要满足一定的假设条件(或者比度或亮度偏低则产生干邐感影像成像过感影像增强的重要方法之一,但这一部分说针对某一种实际情况),比如场景中仅有程中摄影器材的性能、薄劣等大气条件和内容不在本文的研究范围之内。上述方法一个光源,阴影位于相对平坦的区域,阴影一些嘬声等,它影响了影像的视觉观感和均有各自的优缺点,但最重要的一点是它区域内灰度方差较小,有某种光度彩色不基于影像的特征提取和物体识别,必须加们均无法同时具有去噪.动态范围压缩、变量可以不因阴影而改变等等以改善。这一过程称为影像增强( I mage以及色彩保真等功能。因此,有必要研究Enhancement)。为了突出重点,本文将主要能有效去噪、压缩现实场景中如阴影和非参考文蔽研究影像增强,其它两类预处理方法则不阴影区域这样的大动态范围变化,并具有山]李德仁,论21世纪遥感与GIS的发展在本文讨论范围之内相当色彩保真性的影像增强算法,为航空[.武汉大学学报(信息科学版),2003,影像的解释(如特征提取)以及一些对影像28(2):127-1312影像增强视觉效果要求较尚的应用(如虛拟城市漫[2]胡翔云航空遥感影像线状地物与房星实际上,影像增强是计算机视觉研究游等)提供良好的初始数据。的自动提取[J武汉大学,2001领城中的一个广泛而重要的问题。其目的3]朱述龙,张占睦(编著),遥感图像获取是增强在混浊条件下(薄雾、烟雾、阴履和3阴影检测与消除与分析M]北京:科学出版社,2000雨雪天气等)获取的数字图像的真实感,以阴影是由于阳光等直射光线被遮挡造