[发明专利]基于标准色彩库的大范围遥感影像自动化匀光匀色方法

说明书

技术领域

本发明属于测绘科学与技术领域，涉及基于标准色彩库的大范围遥感影像自动化匀光匀色方法，主要应用于大范围高质量数字正射影像产品制作、大范围高质量无缝遥感影像库的建立等领域。

背景技术

随着遥感技术的不断发展，遥感影像在多个领域发挥着越来越重要的作用。由于单张影像覆盖范围有限，在很多情况下并不能有效的满足任务需求，因此需要将多张影像甚至多张异源影像进行拼接形成大范围影像。但在拼接时可以发现，受卫星影像的成像方式、成像时刻、光源、地形地貌变化等因素的影响，同一地物在不同卫星影像之间或同一卫星的不同成像时刻之间都存在一定的辐射畸变，所获取的遥感影像在单幅影像内部或者多幅影像间存在亮度、反差分布不均匀的现象。遥感影像的这种亮度、反差分布不均匀现象被称为不均匀光照现象。不均匀光照现象的存在极大制约着后续数字正射影像生产、数字城市、无缝影像数据库建设和其它的影像工程应用中遥感影像的使用效果，即使是当前最流行的地理空间信息产品Google Earth，仍然没有很好地解决数字正射影像的匀光匀色问题。因此，为了更准确和真实地表达客观现实世界，获得高质量的影像信息并有效地加以利用，遥感影像的辐射匀光匀色校正是十分必要的。

现有的匀光匀色方法一般可以分为两步：（1）单幅影像内部的匀光。对单幅遥感影像的匀光处理，目前主要有两种方法：一是根据影像的成像模型对影像亮度不均匀问题进行处理。这类方法主要根据获得的局部区域采样值，用数学模型来拟合亮度变化的趋势。比如基于自适应模板的匀光方法，它是利用从影像的局部窗口计算得到参考值，采用二次曲面拟合影像亮度的变化，但当影像存在反差不均匀现象时，处理结果较差。二是利用低通滤波的方法进行处理。比如基于Mask原理的匀光方法，该方法假设影像中存在加性噪声，采用高斯滤波器来生成背景影像，通过从原影像中减去背景影像，达到匀光的目的，但此方法可能会导致局部模糊和色彩失真，且运算效率随着影像增大而大幅降低。（2）影像间的匀色。消除影像间的色差，目前广泛使用的方法有线性变换法、方差-均值法、直方图匹配法等。线性变换法从整体考虑区域范围内多影像的色彩一致性，处理结果不依赖影像的顺序，但在局部地区仍存在色彩差异，且容易出现颜色畸变。比如基于Wallis滤波器的匀色处理，它是一种局部影像变换，对不同的影像或影像的不同位置的灰度值方差和均值进行调整，使其具有近似相等的数值，当测区利用Wallis算子进行色差调整时，往往是在测区中选择一张色调具有代表性的影像作为色调基准影像，但对大范围影像进行匀色时，很容易出现待处理影像与基准影像之间图像内容差别很大，而导致处理后影像偏色。方差-均值法的理论依据是两幅影像具有最小二乘意义上的灰度差异，它通常会降低待处理影像的局部对比度。直方图匹配也称为直方图规格化，是从统计意义上调整两幅影像的灰度分布，使其尽量接近，但如果影像的某些灰度级别的分布过于集中，则容易出现颜色畸变。从总体上说，经上述两步方法处理后可以在某种程度上解决遥感影像色彩偏差的现象，但是它们也存在些问题，一是在进行单幅影像匀光时，对于影像中的某些特殊区域，比如水体等，需要进行人工编辑，才能得出较为满意的效果，自动化程度不高；二是现有的一些算法，在进行影像间匀色时，往往是在测区中选择一张或多张色调具有代表性的影像作为色调基准影像，结果容易导致在匀色过程中出现色彩偏差的积累以及系统性色彩偏差的出现；三是在进行多幅影像特别是异源影像匀色时，缺乏标准的颜色信息，选择不同的控制影像会有不同的结果，导致匀色的结果具有自由性，既影响匀色的质量，又不利于后续不同区域影像间拼接，妨碍了大范围影像的生成。

发明内容

针对现有技术的问题，本发明提出了一种基于标准色彩库的大范围遥感影像自动化匀光匀色方法。

本发明的技术方案为一种基于标准色彩库的大范围遥感影像自动化匀光匀色方法，包括以下步骤：

步骤1，数据的收集，包括根据对整体范围划分的子区域，收集覆盖各个子区域各个季节通过传感器遥感所得的影像，所述影像为全色影像或多光谱影像；

步骤2，数据的整理，包括对步骤1收集到的影像按照传感器、分辨率和时相信息进行分组，一类传感器一种分辨率某时相的所有子区域的影像分到一组；

步骤3，数据预处理，得到标准色彩影像，包括对未进行绝对辐射校正的影像做绝对辐射校正处理，对与相邻影像色彩存在差异的影像进行调整；