无人机影像阴影处理与信息提取研究

发布时间：2022-10-09 17:55

　　无人机航测系统以其灵活性高、适应性强、性价比高等优点,逐渐成为大范围工程测绘项目中主要的影像数据来源,然而,由于受到光照、云层、地形等因素的影响,获取的影像中会有阴影的存在,进而导致影像出现对比度低、目标地物不清晰、细节信息模糊等降质现象,造成影像不能被有效利用,对后续的工程项目产生影响。因此,通过一定的阴影处理方法,将降质的影像转变为高质量的影像、恢复阴影区域的信息成为一项具有挑战性的科学工作。为此,本文围绕实际工程项目中影像存在云阴影的情况,选取具有代表性的影像数据,对无人机影像的阴影处理与信息提取这两大核心内容进行探讨,本文的主要研究工作及结论如下:1)针对本文中无人机影像阴影区域灰度值小于非阴影区域灰度值这一阴影的光谱特性,研究了基于直方图阈值法的阴影检测方法;同时,针对影像在不同的颜色空间下表现出不同的光谱特征这一特性,提出了一种结合不变颜色模型与大津法的阴影检测算法·实验结果表明,两种阴影检测算法均能将影像中的阴影与非阴影区分出来,其中本文提出的结合不变颜色模型与大津法的阴影检测算法能更好的应用于阴影检测中,其阴影检测的效果好于直方图阈值法。2)首先对代数乘、直方图均衡化、... 

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 阴影检测
        1.2.2 阴影处理
    1.3 论文研究内容
    1.4 论文章节安排
2 研究区概况及实验理论基础
    2.1 研究区及影像数据性质
        2.1.1 研究区介绍
        2.1.2 实验数据的性质
    2.2 颜色空间分析
    2.3 影像质量评价方法
        2.3.1 标准差
        2.3.2 平均梯度
        2.3.3 信息熵
    2.4 本章小结
3 无人机影像信息提取及阴影检测
    3.1 原始影像信息提取
    3.2 直方图阈值法
        3.2.1 算法原理
        3.2.2 实验结果
    3.3 不变颜色模型法
        3.3.1 算法原理
        3.3.2 实验结果
    3.4 本章小结
4 基于非模型的阴影处理
    4.1 代数乘运算
        4.1.1 信息提取实验结果
    4.2 直方图均衡化
        4.2.1 信息提取实验结果
    4.3 同态滤波
        4.3.1 信息提取实验结果
    4.4 本章小结
5 基于Retinex算法的阴影处理
    5.1 单尺度Retinex算法
        5.1.1 算法原理
        5.1.2 实验结果
        5.1.3 信息提取实验结果
    5.2 多尺度Retinex算法
        5.2.1 算法原理
        5.2.2 实验结果
        5.2.3 信息提取实验结果
    5.3 改进的多尺度Retinex算法
        5.3.1 算法原理
        5.3.2 实验结果
        5.3.3 信息提取实验结果
    5.4 基于HSV空间的Retinex算法
        5.4.1 算法原理
        5.4.2 实验结果
        5.4.3 信息提取实验结果
    5.5 阴影处理与信息提取综合分析
    5.6 本章小结
6 结论与展望
    6.1 主要结论
    6.2 展望与不足
致谢
参考文献
攻读硕士期间取得的成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]HSV变换和多尺度分割相结合的高分辨率遥感影像阴影检测[J]. 林雨准,张保明,郭海涛,王丹菂,秦宇.  测绘科学技术学报. 2017(05)
[2]改进基于HSV空间的阴影检测算法[J]. 杨春德,郭帅.  计算机工程与设计. 2018(01)
[3]结合空间分析的面向对象无人机影像土地利用分类[J]. 王宏胜,李永树,吴玺,李政.  测绘工程. 2018(02)
[4]利用彩色图像阴影属性分析的阴影检测方法[J]. 廖洁,刘琳.  湘潭大学自然科学学报. 2017(04)
[5]无人机在现代农业生产中的应用[J]. 付婷婷,邓永卓,韩志江.  天津农林科技. 2017(04)
[6]一种顾及空间关系的遥感影像阴影检测算法[J]. 韩雪松,江刚武,张一.  测绘科学技术学报. 2017(02)
[7]轻小型无人机航摄技术现状及发展趋势[J]. 雷东升,查东辉,莫玉梅.  中国新通信. 2017(12)
[8]基于多颜色通道组合的UVI空间农作物阴影去除方法[J]. 岳有军,赵文佳,赵辉,王红君.  江苏农业科学. 2017(06)
[9]无人机航摄技术在测绘领域的应用[J]. 易俐娜.  教育教学论坛. 2017(13)
[10]基于HSI色彩空间的资源三号影像阴影检测[J]. 徐德政,唐新明,祝小勇,邓小渊.  测绘与空间地理信息. 2017(01)

硕士论文
[1]GF-2遥感影像城市空间信息提取与应用研究[D]. 李伟.中国地质大学(北京) 2017
[2]基于高分辨率遥感影像的团场小城镇土地利用变化分析与预测研究[D]. 王新.北京交通大学 2017
[3]云计算平台下遥感图像分类算法的并行化技术研究[D]. 刘震.南京理工大学 2017
[4]单幅雾天无人机影像清晰化技术研究[D]. 柳婷.重庆大学 2015
[5]基于直方图阈值法的遥感图像分割算法研究[D]. 卢建华.福建农林大学 2013
[6]基于彩色航空影像的阴影检测算法研究[D]. 商云霞.辽宁工程技术大学 2008
[7]高空间分辨率遥感影像阴影处理方法研究[D]. 王卫国.西安科技大学 2008
[8]基于彩色航空影像的阴影检测算法研究[D]. 王军利.武汉大学 2005



本文编号：3689094