[发明专利]一种基于阴影区域内外检查线匹配的阴影消除方法

说明书

技术领域

本发明涉及遥感影像处理技术领域，尤其是涉及一种基于阴影区域内外检查线匹配的阴影消除方法。

背景技术

阴影是自然界中普遍存在的一种物理现象，遥感图像中阴影的存在会对物体识别等计算机视觉及遥感影像后续处理的相关问题造成不利的影响。阴影现象也是一种特殊的图像退化形式，会造成阴影区内的目标信息受到干扰或有所损失，不利于在计算机图像处理中的地物边缘提取、目标识别、目标追踪和地表覆盖分类以及影响匹配算法的成功率，对于基于遥感影像的变化检测影响更大。为了达到视觉上的光照一致，恢复阴影区域的地物辐射便于图像的后续处理，需要消除影像上的阴影。目前比较常见的阴影消除方法一是利用遥感影像自带红外波段进行辐射补偿，这种方法一般效果比较好，也比较准确，但是当前大多高分辨率遥感影像不带红外波段；二是利用假设的阴影形成模型对阴影区域进行辐射恢复，这种方法在影像成像环境不符合假设模型时无法获得理想结果，另外在阴影的边界处细节处理效果不好；三是对遥感影像进行整体辐射处理，使得阴影区域获得辐射补偿，但是这种方法在对阴影信息进行补偿的同时，也整体改变了非阴影区域的信息，且补偿效果无法评判。

发明内容

针对上述问题，本发明提出了一种基于阴影区域内外检查线匹配的阴影消除方法，该方法目标是既能在宏观上消除阴影的视觉效果，在微观上也要使得阴影边界过渡自然不留痕迹。

本发明的技术方案为一种基于阴影区域内外检查线匹配的阴影消除方法，包括以下步骤：

步骤1，对影像进行阴影检测，获取影像中的阴影区域以及相应的阴影边界矢量线；

步骤2，设步骤1中所得任一阴影区域相应的阴影边界矢量线为R，利用阴影边界矢量线R生成阴影区域边界内外检查线，所述阴影区域边界内外检查线包括由阴影边界矢量线R外扩后位于非阴影区域的外检查线R₁和由阴影边界矢量线R内缩后位于阴影对象内的内检查线R₂，

步骤3，根据任一阴影区域的外检查线R₁和内检查线R₂，对每个波段分别执行以下步骤，步骤3.1，分别沿外检查线R₁和内检查线R₂采集影像在当前波段上的灰度值，生成灰度曲线V₁和灰度曲线V₂；

步骤3.2，对步骤3.1所得灰度曲线V₁和灰度曲线V₂进行匹配，获得灰度曲线V₁和灰度曲线V₂间的辐射差异；

步骤3.3，判断步骤3.2所得辐射差异是否满足预设的迭代结束条件，若否则以非阴影区的辐射特性为参考，对阴影区域进行辐射校正处理，然后返回步骤3.1，若是则进入步骤3.4；

步骤3.4，以外检查线R₁和内检查线R₂之间作为过渡区，在过渡区内对当前辐射校正处理后的阴影区域的边界进行羽化过渡处理。

而且，步骤2中利用阴影边界矢量线R生成阴影区域边界内外检查线，实现方式如下，对阴影边界矢量线R上的每个点j取阴影边界矢量线R的垂线，垂线上两侧与点j距离为a的点分别作为外检查线R₁和内检查线R₂中对应的节点，外检查线R₁的所有节点连接构成外检查线R₁，内检查线R₂的所有节点连接构成内检查线R₂，其中a为预设参数。

而且，步骤3.1中生成灰度曲线V₁和灰度曲线V₂时，使得灰度曲线V₁和灰度曲线V₂采样像素数量相同且位置对应。

而且，步骤3.2中对步骤3.1所得灰度曲线V₁和灰度曲线V₂进行匹配前，对灰度曲线V₁和灰度曲线V₂做高斯平滑滤波处理。

而且，步骤3.2的实现方式是，对高斯平滑滤波处理后的灰度曲线V₁和灰度曲线V₂以相同尺度平均分段，然后对所得分段曲线计算曲线形状相似性，排除相关系数最小的若干分段曲线；根据剩余分段曲线计算灰度平均差异D，获得灰度曲线V₁和灰度曲线V₂间的辐射差异。