[发明专利]光学遥感影像云检测方法

权利要求书

1.一种光学遥感影像云检测方法，其特征在于，其包括步骤：

获取待检测影像的亮度图：将待检测影像中为多光谱的影像转换为单波段亮度影像；

粗估亮度双阈值：根据无云、含云样本影像，计算出对应的最高、最低亮度阈值；

计算精确亮度阈值：分析待检测影像直方图，定性筛选无云影像，对于剩余的含云影像，以粗估的亮度双阈值为限定条件执行基于最大类间方差的计算，得到精确亮度阈值；

云区形态学综合：对阈值分割后的云区执行“腐蚀-条件膨胀-腐蚀”形态学运算，消除似云目标引起的噪声点，填充云缝，优化云区轮廓，输出最终云掩模和含云量；

将多光谱影像转换为单波段亮度影像，通过如下公式实现：

P_(i,j)＝min[R_(i,j),G_(i,j),B_(i,j)]；

其中，P_(i,j)代表转换后的亮度图中位于(i,j)的像元的亮度值，R_(i,j),G_(i,j),B_(i,j)分别代表多光谱图像中位于(i,j)的像元的红、绿、蓝波段的亮度值；

计算最高、最低亮度阈值，包括步骤：

人工筛选N1张不含云的卫星影像，逐张统计影像灰度直方图，舍弃直方图位于末端占总数a1％的像素，记录末端截断阈值T_end；将所有T_end按从高到低顺序排列，舍弃最高的b1％，记录剩余的T_end的最大值为高阈值T_L-high；

人工勾选N2个云场景，逐张统计场景影像灰度直方图，舍弃直方图位于前端占总数a2％的像素，记录前端截断阈值S_sta；将所有S_sta按从低到高顺序排列，舍弃最低的b2％，记录剩余的S_sta的最小值为低阈值T_L-low；

计算精确亮度阈值并定性筛选无云影像，包括步骤：

统计待检测影像的直方图的亮度，将亮度大于T_L-high的像素所占比例高于a4％的影像认定为无云影像，其余为含云影像；a4与a1的取值相同；

若是无云影像，则检测结束；若是含云影像，则对直方图中位于高阈值T_L-high和低阈值T_L-low之间的部分执行基于最大类间方差计算，输出精确阈值T_L。

2.如权利要求1所述的光学遥感影像云检测方法，其特征在于，N1和N2的取值分别大于100；a1、a2的取值范围分别为0.01～1；b1、b2的取值范围分别为1～5。

3.如权利要求1所述的光学遥感影像云检测方法，其特征在于，对阈值分割后的云区执行“腐蚀-条件膨胀-腐蚀”形态学运算，包括步骤：

对于没有被定性认定为无云的影像，根据亮度阈值T_L对影像进行分割，亮度大于阈值T_L的部分定义为初始云区；

对所述初始云区，检测面积小于K1的云区，定义为高亮噪声，予以删除，标记为非云；

删除高亮噪声后，对云区执行形尺度为K2的形态学膨胀，在所述形态学膨胀的同时判断新增像元的亮度和在膨胀方向上的亮度梯度，并以此作为膨胀的限定条件；

膨胀处理后，检测面积小于K3的非云区，定义为细小云缝，予以删除，标记为云。

4.如权利要求3所述的光学遥感影像云检测方法，其特征在于，所述形态学膨胀满足公式：G＞T_L-low▽＞d；其中，G为新增像元的亮度，▽在膨胀方向上的亮度梯度，d是取值范围为0.05～0.25的常数。