基于彩色航空影像的阴影检测算法研究

论文摘要

彩色航空影像在城市的现代化规划和管理中发挥着巨大的作用。在彩色航空影像成像过程中,由于成像技术、成像条件等各种因素的限制和影响,彩色航空影像存在着或多或少的降质现象,阴影就是典型的降质现象。它的存在会影响后续的许多遥感图像处理操作,如:图像匹配、模式识别、地物自动检测和提取等操作。因此,研究图像阴影检测是非常必要的。本文主要对航空影像阴影检测方法进行了研究,具体的研究工作和创新之处体现在以下几个方面:（1）阴影的性质是阴影检测算法的理论依据。因此本文详细总结分析了阴影的定义、阴影形成的机理、阴影的几何性质和光谱性质,以及阴影存在的优缺性。同时,本文还总结了目前存在的各种色彩空间的特点和性质,及其之间的相互转化关系,最后引出色彩恒常理论。（2）总结分析了已有阴影检测算法,汲取他人的算法思想和设计思路。尝试了五种阴影检测方案的设计,包括基于色调、基于绿色通道与蓝色通道的差值影像、基于亮度与饱和度的差值影像、基于区域生长图象分割技术和基于形态学方法。其中方案四、五由本人独立提出,为了追求更高的阴影检测结果,本文在上述五种阴影检测方案的基础上,运用D-S证据理论,尝试了有机融合以上方案,得到了更好的效果。（3）本文基于Matlab软件开发平台,编程实现各种色彩空间的转换,色调、饱和度、亮度、灰度、绿色及蓝色通道图像的提取,并实现了本文提到的所有阴影检测算法。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究意义
• 1.2 研究现状
• 1.3 内容及章节安排
• 1.3.1 论文主要内容
• 1.3.2 论文章节安排
• 2 阴影的特征分析及色彩空间的选择
• 2.1 阴影产生的光学机理
• 2.2 彩色不变量的局限性
• 2.3 阴影的几何性质
• 2.3.1 阴影的类型
• 2.3.2 阴影边缘的类型
• 2.3.3 阴影的形状
• 2.4 阴影的颜色特征
• 2.5 阴影的光谱性质
• 2.6 阴影的利弊分析
• 2.7 色彩空间的选择分析
• 2.7.1 RGB 色彩空间
• 2.7.2 L﹡U﹡V﹡色彩空间
• 2.7.3 HSI 色彩空间
• 2.8 本章小结
• 3 航空影像阴影检测算法模型研究
• 3.1 阴影检测方法的分类
• 3.2 现有阴影检测算法原理及其优缺点分析
• 3.2.1 基于静态影像的阴影检测方法
• 3.2.2 基于动态影像的阴影检测算法
• 4 阴影提取算法设计
• 4.1 阴影提取方案选择
• 4.1.1 方案一：色调直方图单阈值分割
• 4.1.2 方案二：绿色通道与蓝色通道差值影像分割
• 4.1.3 方案三：亮度与饱和度差值影像分割
• 4.1.4 方案四：区域生长分割法
• 4.1.5 方案五：基于形态学的一种新方法
• 4.1.6 五种方案分析
• 4.2 D-S 证据理论
• 4.2.1 D-S 证据理论的定义
• 4.2.2 D-S 证据理论中的合成规则
• 4.2.3 BPAF 的计算
• 4.3 区域分割
• 4.4 算法流程设计
• 4.5 阴影检测精度评价
• 4.6 本章小结
• 5 实验与分析
• 5.1 实验数据与平台
• 5.2 航空影像阴影提取实验
• 5.2.1 方案一实验
• 5.2.2 方案二实验
• 5.2.3 方案三实验
• 5.2.4 方案四实验
• 5.2.5 方案五实验
• 5.2.6 D-S 证据理论方法实现
• 5.2.7 参数设置
• 5.2.8 影像 B 实验
• 5.3 阴影提取结果分析
• 6 结论与展望
• 6.1 研究总结
• 6.2 展望
• 攻读学位期间已发表的学术论文及科研成果
• 致谢
• 参考文献