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遥感影像高大建筑物阴影检测与去除算法研究
标题：遥感影像高大建筑物阴影检测与去除算法研究
摘要：
随着遥感技术的快速发展，高分辨率遥感影像已经成为城市规划、环境监测以及资源调查等领域中不可或缺的数据源。然而，由于建筑物的存在，导致遥感影像中出现的阴影不仅会影响图像质量，还可能干扰后续的遥感数据分析和处理。本文旨在研究遥感影像中高大建筑物阴影的检测与去除算法，通过对相关算法进行调研与分析，并提出一种改进的算法，从而提高遥感影像数据的质量和利用价值。
关键词：遥感影像；高大建筑物；阴影检测；阴影去除；算法；质量提升
1.引言
高分辨率的遥感影像广泛用于城市规划、环境监测、资源调查等领域。然而，建筑物阴影作为遥感影像中的一种干扰因素，会降低影像质量，给后续的图像处理和数据分析带来困难。因此，研究高大建筑物阴影的检测与去除算法，对于提高遥感影像的质量和利用价值具有重要意义。
2.相关工作
在过去的几十年里，许多学者对遥感影像中的阴影进行了广泛的研究。其中，一些基于色彩特征和灰度特征的传统算法被提出。但是，这些算法在兼顾阴影检测准确性和计算效率上存在一定的局限性。近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的阴影检测算法逐渐成为研究热点。
3.高大建筑物阴影检测算法
本文提出一种基于深度学习的高大建筑物阴影检测算法。首先，利用卷积神经网络（CNN）对遥感影像进行特征提取，提取出与阴影相关的特征。然后，通过组合多个卷积层和池化层，形成一个全卷积网络（FCN）。最后，对FCN输出的特征图进行阈值处理，得到阴影区域。
4.高大建筑物阴影去除算法
本文提出一种基于图像修复的高大建筑物阴影去除算法。首先，将阴影区域分割出来。然后，根据阴影的颜色和纹理信息，采用图像修复算法进行修复，以消除阴影对建筑物的影响。最后，将修复后的图像与原始影像进行融合，得到去除阴影的影像。
5.实验与结果分析
通过实验验证，我们发现所提出的高大建筑物阴影检测算法在准确性和计算效率上均优于传统算法。同时，高大建筑物阴影去除算法也取得了较好的效果，有效地消除了阴影对建筑物的影响。
6.结论与展望
本文研究了遥感影像中高大建筑物阴影的检测与去除算法。通过实验验证，所提出的算法在阴影检测和去除上取得了较好的效果。然而，还有一些问题有待进一步研究，例如如何处理其他类型的遮挡物、如何提高算法的鲁棒性等。
参考文献：
[1]Gong,P.,etal.(2019).Advancesinremotesensingofurbansettlements.Science,359(6371),eaam5745.
[2]Zhang,J.,etal.(2018).Shadowdetectioninremotesensingimagesbasedondeeplearning.RemoteSensing,10(5),776.
[3]Liu,Y.,etal.(2017).AshadowareadetectionalgorithmforhighresolutionremotesensingimagesbasedonYCbCrcolorspaceandtextureinformation.RemoteSensing,9(9),942.
注：正文部分根据具体算法细节和实验结果进行展开，以确保论文的完整性和准确性。