遥感图像拼接中颜色均衡技术研究

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遥感技术可以获取大范围的数据资料,速度快,周期短,获取信息的手段多,信息量大,在许多领域发挥着越来越不可替代的作用。这些领域包括:大型的地质构造解译,环境监测,地震灾情遥感应急调查等等。在很多情况下,单幅的遥感影像因不足以覆盖整个研究区而不能有效完成任务,因此需要将能够覆盖整个研究区域的影像拼接起来。航空遥感所得影像数据通常也需要经拼接后使用。拼接时影像的色调往往不一致。本文的目的是研究色调调整的算法,实现自动调整经配准后的遥感影像色调调整并输出拼接后的全局影像。  本文首先分析了遥感图像成像时的各种影响因素,如入射光的颜色,成像的几何条件,地物表面反射特性,相机特性等;研究了颜色视觉理论和视网膜皮层理论。在此基础上制定了遥感图像色调的均衡方案,引入了几种可能解决遥感影像颜色不均衡的算法:对于单幅图像的内部匀光,采用了马斯克匀光法;对于相邻图像的颜色均衡,使用了Wallis变换和K-means分类后的Wallis变换算法,颜色传递算法等。并采用基于灰色斜率关联度的方法提取了相邻影像的最佳拼接线,用强制改正方法处理了拼接线两侧的色调差异。最后得到色调基本一致的拼接图像。  在实现上述算法后使用航空影像和卫星影像对几种算法的效果进行了检验。实验证明,马斯克匀光法不仅对航空影像的匀光效果较好,也能较好的实现卫星影像的匀色,能够使得一幅图像内部的颜色基本一致(即图像各部分的均值、方差一致)。对影像进行分类的策略并不能明显改善Wallis滤波算法的效果。颜色传递技术并不能直接应用于遥感影像的颜色均衡,只对αβ分量进行传递会取得较好的效果。在多幅影像拼接时如何自动判断异常颜色所在区域,如何确定颜色传递时的基准影像和基准系数仍需要进一步研究。
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