[发明专利]基于同质化处理的光学遥感图像非匀质云层判别方法

权利要求书

1.一种基于同质化处理的光学遥感图像非匀质云层判别方法，其特征在于，包括下列步骤：

第一步：计算云的自适应门限：读入待判别图像，然后利用边缘改进的最大间类差法OTSU进行全局阈值处理，从而得到云的自适应门限；

第二步：提取两幅典型二值图：利用第一步得到的云的自适应门限对待判别图像进行二值化，得到云二值图；利用设定的海的固定亮度门限和Sobel边缘门限，对待判别图像进行二值化，得到海二值图，将云二值图和海二值图进行融合，得到云海二值图；

第三步：获得云的位置标记图：对第二步得到的云海二值图既膨胀又腐蚀，对海二值图只进行膨胀，然后利用处理后的两幅图得到云的位置标记图；

第四步：对待判别图像进行同质化处理：根据第三步得到的云的位置标记图，对待判别图像中的非云像素进行灰度补偿，从而使非匀质云变为匀质云；

第五步：特征提取及归一化：对第四步同质化处理后的图像提取灰度、纹理和边缘这些针对匀质厚云提取的特征，然后对特征进行归一化；

第六步：利用支持向量机进行判决：利用预先训练得到的模型，配合支持向量机的判决函数对第五步的归一化特征进行多分类，得到同质化处理后的判决结果，至此整个过程结束。

2.如权利要求1所述的基于同质化处理的光学遥感图像非匀质云层判别方法，其特征在于，第二步中对待判别图像提取两幅典型二值图采用下述方法：

步骤21）提取海二值图：首先利用Sobel的模板对待判别图像进行滤波，得到待判别图像对应的边缘信息图，然后选定灰度门限和Sobel边缘门限，当待判别图像中像素位置的灰度值和边缘值都小于对应门限，则这个像素被认为是海，对其置1标记，这样海二值图就此得到；

步骤22）提取云二值图：当待判别图像中像素亮度大于第一步提取的云的自适应门限，则这个像素被认为是云，对其置1标记，这样云二值图就此得到；

步骤23）融合后得到云海二值图：云二值图和海二值图中只要其中任一幅图中对应像素被置1，就标记为1，就得到了云海二值图，然后丢弃上述的云二值图，保留上述的海二值图，至此，云海二值图和海二值图的提取过程结束。

3.如权利要求1或2所述的基于同质化处理的光学遥感图像非匀质云层判别方法，其特征在于，第三步中利用腐蚀膨胀的方法获得云的位置标记图具体包括以下步骤：

步骤31）对云海二值图进行腐蚀膨胀：对第二步中得到的云海二值图先膨胀再进行腐蚀，膨胀半径大于腐蚀半径，得到膨胀腐蚀后的云海二值图；

步骤32）对海二值图进行膨胀：对得到的海二值图只膨胀不腐蚀，膨胀半径选取所述腐蚀半径，得到膨胀后的海二值图；

步骤33）做差后得到云的标记图：对膨胀腐蚀后的两幅图，扫描各个像素点，当云海二值图中标记为1，海的二值图的标记也为1，将位置标记图中的这个位置0，其他位置按照云海二值图赋值，这时位置标记图里面标记为1的位置被认为是云的位置，至此本过程结束。

4.如权利要求1或2所述的基于同质化处理的光学遥感图像非匀质云层判别方法，其特征在于，第四步中对待判别图像中的非云像素进行灰度补偿具体为：

按照云的位置标记图中标记为1的位置逐个扫描，当发现像素点的灰度小于所述云的自适应门限，则认为该像素点需要灰度补偿，补偿方法是该点像素的灰度和云的自适应门限求均值，作为补偿后该像素点的灰度。