论文摘要
目前，大范围高分辨率的遥感图像已经在很多领域和行业中得到了广泛的应用，如国土资源统计、地理信息系统(GIS)、军事国防、地质调查、灾害评估、自然环境监测以及城市规划等。但原始图像中的不同区域的子图像可能是由不同型号的卫星在不同时刻及不同气候条件下拍摄得到的，因此在后期拼接后显示时，会出现相邻域子图像的色调相差过大的问题。这会为后续的地理数据的分析处理带来困难，影响分析统计结果的准确性。目前实际工作中人们大多采取Photoshop等图像处理软件来人工进行色调调整，其工作量大且耗时长、效率低。本文提出了一种对多色调图像统一调整的算法来解决这个问题，通过少量的用户交互，能自动地把一张拥有不同色调的遥感图像进行色调统一，并可推广适用到图像处理的其他应用领域中。本文第一章介绍了遥感图像及其处理的一些基础知识和方法，回顾了色调调整方面研究的历史和现状，简述了本文工作的主要研究内容。本文第二章提出了一种新的基于色彩传递的色调调整算法来进行两种色调图像的统一调整。该算法首先基于K均值算法和期望最大化算法对参考图像区域和色调待调整图像区域进行概率分割，然后对参考图像的每个分割分别进行采样，得到一系列的采样点。对于待调整图像中的每个点，以该点的概率分割结果和该点的亮度作为评判标准，与参考图像的每个采样点进行比较，找出最合适的采样点，然后将该采样点的颜色传递到待调整图像区域的对应点，完成了色调的自动调整。本文的第三章提出了多色调图像的统一调整方法。在第二章算法的基础上，引入了人工交互，通过指定基色调对不同的色调待调整区域指定不同的参考区域进行色调的统一调整，并用Graph Cut方法在不同的调整结果的边界拼合处进行优化，以消除明显的拼合边界。本文的第四章介绍了色调统一算法的推广应用。主要应用的实例有灰度图像上色，红外热成像及多光谱融合图像的自然感色彩图像生成及基于材料热数据库的可见光地面图像的红外场景图像生成，均取得了良好的效果。在论文的最后，作者对全文的研究工作进行了总结，并提出了进一步的研究方向和任务。
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标签：遥感图像论文; 色调统一论文; 图像处理论文; 颜色传递论文; 概率分割论文; 灰度图像上色论文; 自然感彩色图像论文; 红外场景图像生成论文;