高空间分辨率遥感影像中建筑物阴影的处理研究

发布时间：2017-05-04 19:12

  本文关键词：高空间分辨率遥感影像中建筑物阴影的处理研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着遥感技术的发展,卫星传感器的空间分辨率得到快速提高,遥感影像的应用越来越广泛。然而,遥感影像的成像过程受到诸多因素的影响,尤其是高大建筑物对光线的遮挡在影像上形成阴影,减少了影像上的有效信息,从而降低了影像的质量。阴影形成的主要原因是光照辐射能量不足,阴影的存在会对图像识别、地物提取和分类处理等工作造成严重干扰,影响数据处理的精度,有时甚至使得数据处理无法进行。因此,如何有效的减少或消除阴影的影响在遥感影像预处理中显得十分重要。 一般来说,阴影处理主要包括阴影检测和阴影去除两个过程。 本文的主要工作为对遥感影像中阴影形成机理和分析处理方法进行研究,以能够达到较为精确的检测阴影和有效去除阴影为目标。本文在研究过程中,首先对现有阴影检测方法进行分析,并对基于多波段、HIS和RGB的三种常见阴影检测算法进行了对比分析。综合使用实验过程中积累的检测条件,实验区影像的阴影检测精度能够达到80%以上。其次本文对现有阴影去除方法进行学习和分析,实现了基于HIS空间补偿的阴影去除算法。此外本文还提出了基于分类后的阴影去除方法,即通过对阴影区域和非阴影区域的影像进行分类,提取非阴影区域各类地物信息来补偿阴影区域相应的灰度纹理信息。通过与基于HIS空间补偿方法的对比分析,验证了本文方法的可行性和高效性。最后,本文在OpenRS影像处理软件平台进行插件编程开发,实现了遥感影像中阴影处理的过程。
【关键词】：阴影检测 阴影去除 高空间分辨率 分类
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P237
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第1章 绪论10-15
• 1.1 研究背景及意义10
• 1.2 研究现状10-13
• 1.2.1 阴影检测11-12
• 1.2.2 阴影去除12-13
• 1.3 主要研究内容13
• 1.4 本文结构13-15
• 第2章 遥感影像中阴影特征15-18
• 2.1 阴影成像模型15-16
• 2.2 阴影特征16-17
• 2.3 实验数据简介17
• 2.4 本章小结17-18
• 第3章 遥感影像阴影检测18-39
• 3.1 现有阴影检测算法18-19
• 3.2 基于HIS颜色空间阴影检测19-22
• 3.2.1 HIS阴影检测原理及特性19-22
• 3.2.2 HIS阴影检测步骤22
• 3.3 基于RGB色彩空间阴影检测22-25
• 3.3.1 RGB阴影检测原理及特性22-24
• 3.3.2 RGB阴影检测步骤24-25
• 3.4 基于多波段阴影检测25-26
• 3.4.1 多波段阴影检测原理及特性25-26
• 3.4.2 多波段阴影检测步骤26
• 3.5 综合条件阴影检测26-27
• 3.6 实验结果及分析27-38
• 3.6.1 多波段阴影检测试验及分析27-30
• 3.6.2 HIS阴影检测试验及分析30-32
• 3.6.3 RGB阴影检测试验及分析32-35
• 3.6.4 综合条件阴影检测试验及分析35-38
• 3.7 本章小结38-39
• 第4章 遥感影像阴影去除39-56
• 4.1 现有阴影去除算法39-40
• 4.2 HIS空间阴影去除40-44
• 4.2.1 HIS空间阴影去除原理及特性分析40-42
• 4.2.2 HIS空间阴影去除方法42-44
• 4.3 分类后阴影去除44-45
• 4.3.1 分类后阴影去除原理及特性分析44
• 4.3.2 分类后阴影去除方法44-45
• 4.4 实验结果及分析45-54
• 4.4.1 HIS阴影去除试验及分析46-49
• 4.4.2 分类法阴影去除试验及分析49-54
• 4.5 本章小结54-56
• 第5章 基于OPENRS平台阴影处理插件的开发56-60
• 5.1 实验平台OPENRS简介56-57
• 5.2 实验流程及功能界面57-59
• 5.3 本章小结59-60
• 总结与展望60-62
• 工作总结60
• 研究展望60-62
• 致谢62-63
• 参考文献63-67

【参考文献】

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  本文关键词：高空间分辨率遥感影像中建筑物阴影的处理研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：345644