遥感影像阴影检测与去除算法研究.docx

遥感影像阴影检测与去除算法研究
摘要:
遥感影像的阴影是由于地形的高低造成的，它对于遥感影像的解译和分析有着很大的干扰。因此，研究遥感影像阴影的检测与去除算法具有重要的意义。本论文通过对现有的遥感影像阴影检测与去除算法进行综述和分析，提出了一种基于光谱和纹理特征的阴影检测与去除算法，以提高遥感影像的解译和分析的准确性和可靠性。
关键词:遥感影像,阴影检测,阴影去除,光谱特征,纹理特征
1.引言
遥感影像是通过航空器或卫星对地球表面进行观测和记录的图像数据。然而，由于地形的高低不同，遥感影像中常常存在阴影。阴影会使得图像中的目标物体的形状和颜色变化，从而给图像的解译和分析带来很大的困难。
因此，研究遥感影像阴影的检测与去除算法是非常必要的。本论文通过对现有的遥感影像阴影检测与去除算法进行综述和分析，并提出了一种基于光谱和纹理特征的阴影检测与去除算法。
2.阴影检测算法的综述与分析
2.1基于光谱特征的阴影检测算法
基于光谱特征的阴影检测算法主要通过分析遥感影像中不同波段的像素值，来判断是否为阴影。常用的方法包括光谱阈值法、光谱变化法和光谱指数法等。
光谱阈值法通过设定像素值范围来判断是否为阴影。然而，这种方法对于阴影的灰度变化较大的情况比较不稳定。
光谱变化法通过计算不同波段的像素值的差异来判断是否为阴影。然而，这种方法对于阴影的纹理变化较大的情况比较不稳定。
光谱指数法通过计算特定波段组合的像素值来判断是否为阴影。然而，这种方法对于阴影的光谱变化较大的情况比较不稳定。
2.2基于纹理特征的阴影检测算法
基于纹理特征的阴影检测算法主要通过分析遥感影像中像素的空间关系，来判断是否为阴影。常用的方法包括波谱相关法、灰度共生矩阵法和小波变换法等。
波谱相关法通过计算像素与其周围像素之间的相关性来判断是否为阴影。然而，这种方法对于阴影的尺度变化较大的情况比较不稳定。
灰度共生矩阵法通过计算像素灰度值的空间分布来判断是否为阴影。然而，这种方法对于阴影的强度变化较大的情况比较不稳定。
小波变换法通过对图像进行小波变换来提取纹理特征，从而判断是否为阴影。然而，这种方法对于阴影的多尺度变化较大的情况比较不稳定。
3.基于光谱和纹理特征的阴影检测与去除算法
基于光谱和纹理特征的阴影检测与去除算法结合了以上两种方法的优点，并通过光谱和纹理特征的联合分析来提高阴影检测和去除的准确性和可靠性。
具体步骤如下：
步骤1:对遥感影像进行光谱波段提取和纹理特征提取，得到光谱特征图和纹理特征图。
步骤2:对光谱特征图进行阴影检测，得到阴影掩膜。
步骤3:对纹理特征图进行阴影检测，得到阴影掩膜。
步骤4:将步骤2和步骤3得到的阴影掩膜进行像素级融合，得到最终的阴影掩膜。
步骤5:对最终的阴影掩膜进行阴影去除，得到去除阴影的图像。
4.实验与结果分析
本论文在常用的遥感影像数据集上进行了实验，对比了基于光谱特征的阴影检测算法、基于纹理特征的阴影检测算法和基于光谱和纹理特征的阴影检测与去除算法。
实验结果表明，基于光谱和纹理特征的阴影检测与去除算法能够在阴影检测和去除的准确性和可靠性方面取得较好的效果。
5.结论
本论文通过综述和分析现有的遥感影像阴影检测与去除算法，提出了一种基于光谱和纹理特征的阴影检测与去除算法。实验结果表明，该算法能够在阴影检测和去除的准确性和可靠性方面取得良好的效果。未来的研究可以进一步优化和改进算法，提高阴影检测和去除的性能和效率。