專(zhuān)利名稱(chēng)：多目標(biāo)遙感圖像云的處理方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種多目標(biāo)遙感圖像云的處理方法，尤其涉及光學(xué)遙感圖像去云方法。
背景技術(shù)：
隨著信息技術(shù)和傳感器技術(shù)的飛速發(fā)展，現(xiàn)代遙感數(shù)據(jù)非常豐富，衛(wèi)星遙感影像
分辨率正朝著更高的空間分辨率、光譜分辨率和時(shí)間分辨率方向發(fā)展，遙感影像已被廣泛
地用于農(nóng)業(yè)評(píng)價(jià)、地質(zhì)調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測(cè)等多個(gè)領(lǐng)域。但由于氣候的原因，獲取完全無(wú)云的遙
感影像有時(shí)是比較困難的，大部分影像在獲取時(shí)都會(huì)或多或少的受到云以及云在地面投射
時(shí)的陰影及氣溶膠等的影響。這給許多遙感影像的應(yīng)用者帶來(lái)了麻煩，如何從遙感影像中
去除云的影響，往往是許多應(yīng)用者所面臨的首要問(wèn)題。常見(jiàn)的遙感圖像去云方法主要有多
項(xiàng)式改正法、數(shù)字高程模型校正去云法、小波分解的圖像融合法、同態(tài)濾波法等。
多項(xiàng)式改正去云法是利用多項(xiàng)式將另一幅圖像糾正到基準(zhǔn)圖像上，以達(dá)到去云
的目的。該方法的主要思想是選取相同地區(qū)的一幅無(wú)云圖像作為基準(zhǔn)圖，然后，將兩幅圖
像用多項(xiàng)式配準(zhǔn)，用無(wú)云圖像替換被云遮蓋的局部圖像，達(dá)到對(duì)目標(biāo)區(qū)圖像去云的目的。該
方法的缺點(diǎn)一是系數(shù)的確定存在一定的困難；二是配準(zhǔn)地物參考點(diǎn)的數(shù)量取決于多項(xiàng)式系
數(shù)，若目標(biāo)區(qū)域的云分布較多時(shí)，多項(xiàng)式改正去云的圖像配準(zhǔn)工作量就比較大，而且一幅圖
像可能要有多個(gè)多項(xiàng)式的支持。 數(shù)字高程模型校正去云法是針對(duì)海拔較高地區(qū)地形的抬升作用，在山體上空形 成的云體而提出的去除云的方法，該方法是應(yīng)用具有相同地理參考的圖去校正有云的遙感 圖像，達(dá)到去除云的目的。 同態(tài)濾波法是應(yīng)用照度/反射率模型對(duì)遙感圖像進(jìn)行濾波處理，常常應(yīng)用于揭 示陰影區(qū)域的細(xì)節(jié)特征，但在算法上實(shí)現(xiàn)比較復(fù)雜，處理速度慢。 對(duì)在大范圍內(nèi)存在薄云的影像來(lái)說(shuō)，采用同態(tài)濾波法較好。對(duì)于比較厚的云層來(lái) 說(shuō)，基于單景圖像的去云處理已經(jīng)沒(méi)有可能。因此，可以采用多時(shí)相的圖像的互補(bǔ)信息進(jìn) 行去云處理，即利用時(shí)間相近的同一地區(qū)的無(wú)云圖像對(duì)云區(qū)進(jìn)行替代，從而達(dá)到去云的效果。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明目的在于，提供一種多目標(biāo)遙感圖像云的處理方法，該方法將兩幅時(shí)間相 近的有云和無(wú)云的影像嚴(yán)格配準(zhǔn)；將配準(zhǔn)后的圖像進(jìn)行直方圖匹配；對(duì)有云的圖像進(jìn)行掩 膜；提取無(wú)云圖像中相對(duì)應(yīng)有云圖像中有云區(qū)域的圖像，提取有云圖像中無(wú)云部分的圖像； 圖像復(fù)合運(yùn)算；平滑去噪，生成結(jié)果圖。該方法通過(guò)直方圖匹配實(shí)現(xiàn)兩圖像灰度分布大致相 同，從而達(dá)到即可剔除圖像中的云層，又可以保證原圖像信息完好的無(wú)縫拼接去云效果；針 對(duì)圖像中遺留的一些壞點(diǎn)，用平滑的算法很容易就處理了，從而獲取更清晰的圖像；圖像數(shù) 據(jù)預(yù)處理簡(jiǎn)單有效，步驟操作簡(jiǎn)單明了 。
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本發(fā)明所述的多目標(biāo)遙感圖像云的處理方法，按下列步驟進(jìn)行
a、將兩幅時(shí)間相近的有云和無(wú)云的影像嚴(yán)格配準(zhǔn)； b、將配準(zhǔn)后的圖像進(jìn)行直方圖匹配，匹配后兩幅圖像的直方圖分布相似； c、對(duì)有云的圖像進(jìn)行掩膜，生成兩幅二值圖像(A)和(B)，在圖像(A)中有云的
區(qū)域值白色區(qū)域?yàn)?l)，無(wú)云區(qū)域值黑色區(qū)域?yàn)?0);圖像(B)中有云的區(qū)域值黑色區(qū)域?yàn)?br> (O)，無(wú)云區(qū)域值白色區(qū)域?yàn)?1); d、提取無(wú)云圖像中相對(duì)應(yīng)有云圖像中有云區(qū)域的圖像，提取有云圖像中無(wú)云部分 的圖像，用圖像(A)與無(wú)云圖像進(jìn)行運(yùn)算，提取無(wú)云圖像中相對(duì)應(yīng)有云圖像中有云區(qū)域的 圖像(C)，用圖像(B)與有云圖像進(jìn)行運(yùn)算，提取有云圖像中無(wú)云部分的圖像(D);
e、圖像復(fù)合運(yùn)算，將圖像(C)與(D)進(jìn)行疊加運(yùn)算，形成一幅完整的去云后的圖像 (E); f、步驟e中形成的圖像總有些噪聲點(diǎn)，通過(guò)選擇平滑濾波器去除噪聲點(diǎn)，再對(duì)步 驟e的圖像進(jìn)行壞點(diǎn)修復(fù)，得最后的結(jié)果圖F。 本發(fā)明所述的多目標(biāo)遙感圖像云的處理方法，由于傳感器的狀態(tài)、姿勢(shì)以及太陽(yáng) 光照、大氣擴(kuò)散和吸收都會(huì)引起地物的輻射差異，填充的圖像與地圖之間有明顯的邊界線(xiàn)。 因此如何消除邊界線(xiàn)是一個(gè)主要的問(wèn)題。為實(shí)現(xiàn)圖像間的無(wú)邊界，一般有兩種方法。 一是 直接在現(xiàn)有的軟件中直接對(duì)兩幅圖像進(jìn)行直方圖匹配；二是偽不變特征法。實(shí)現(xiàn)偽不變特 征法一般需要3個(gè)步驟 首先，選擇兩幅圖像中輻射值沒(méi)有或很少發(fā)生變化的目標(biāo)區(qū)域(稱(chēng)為不變區(qū)域)；
然后用不變區(qū)域的平均輻射值，求解圖像間輻射值的線(xiàn)性等式(1)中的參數(shù)和， 得到輻射值的線(xiàn)性關(guān)系； 最后，根據(jù)得到輻射值間的線(xiàn)性關(guān)系，通過(guò)對(duì)輻射值的線(xiàn)性變換，完成相對(duì)輻射校 正，使待校正圖像的輻射值與參考圖像上一致。因此，為實(shí)現(xiàn)遙感圖像的相對(duì)輻射校正，就 必須解決3個(gè)問(wèn)題①不變區(qū)域的選擇；②線(xiàn)性關(guān)系式的求解；③圖像灰度的變換。
這兩種方法都是基于同一原理。通過(guò)直方圖匹配可以使兩幅圖像的亮度分布盡可 能的接近，這樣可以消除輻射差異，是融合后的影像沒(méi)有明顯的界線(xiàn)。直方圖匹配原理如 下 通過(guò)將源圖像的直方圖與目標(biāo)圖像的直方圖進(jìn)行匹配，使其與目標(biāo)圖像有一致的 直方圖分布，可是達(dá)到去邊界線(xiàn)的目的。 假設(shè)不同時(shí)相的圖像灰度值問(wèn)滿(mǎn)足線(xiàn)性關(guān)系，這種假設(shè)在近似情況下是成立的。 這時(shí)可以通過(guò)線(xiàn)性等式來(lái)描述不同時(shí)相圖像中的灰度關(guān)系。在處理過(guò)程中，對(duì)每個(gè)波段生 成了一個(gè)縫隙掩碼文件，將圖像中可用數(shù)據(jù)標(biāo)記為l，而將需要填充的數(shù)據(jù)標(biāo)記為O。 一旦 確定了有云區(qū)域的位置，就可以利用線(xiàn)性直方圖匹配法，在兩幅圖像之間建立起一個(gè)線(xiàn)性 變換，變換所用的校正增益和偏置可通過(guò)圖像數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)方差來(lái)計(jì)算得出。
對(duì)于無(wú)云圖像中某一點(diǎn)的像元值x和有云圖像中同一點(diǎn)的像元值Y，建立的線(xiàn)性 變換可以用式Y(jié)等于GX加B，其中G是用于直方圖匹配的校正增益，B是用于直方圖匹配的 偏置。將這個(gè)變換應(yīng)用到整幅填充圖像中，即為直方圖匹配法。在直方圖匹配過(guò)程中，G和 B都是固定的值，因此有云圖像中有云部分每個(gè)需要填充的象素點(diǎn)從而達(dá)到去云的目的。


圖1為本發(fā)明流程圖 圖2為本發(fā)明兩幅時(shí)間相近的有云和無(wú)云的影像圖，其中1為有云圖，2為無(wú)云圖 圖3為本發(fā)明云掩膜圖(A)，背景掩膜圖(B) 圖4為本發(fā)明提取云區(qū)對(duì)應(yīng)的圖(C) 圖5為本發(fā)明提取的背景圖(D) 圖6為本發(fā)明復(fù)合后的圖(E) 圖7為本發(fā)明平滑后的結(jié)果圖(F)
具體實(shí)施方式

實(shí)施例 為實(shí)現(xiàn)去云的目的，本發(fā)明主要利用IDL編程軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)，以?xún)煞跋駡D進(jìn)一步 描述 a、將兩幅時(shí)間相近的有云和無(wú)云的影像嚴(yán)格配準(zhǔn)； b、將配準(zhǔn)后的圖像進(jìn)行直方圖匹配，匹配后兩幅圖像的直方圖分布相似；
c、對(duì)有云的圖像進(jìn)行掩膜，生成兩幅二值圖像A和B，在圖像A中有云的區(qū)域值白 色區(qū)域?yàn)閘，無(wú)云區(qū)域值黑色區(qū)域?yàn)? ;圖像B中有云的區(qū)域值黑色區(qū)域?yàn)镺，無(wú)云區(qū)域值白 色區(qū)域?yàn)閘，在envi軟件中，建立一個(gè)掩膜提取有云區(qū)域圖A，再建立一個(gè)反掩膜提取圖B， 通過(guò)建立一個(gè)簡(jiǎn)單的表達(dá)式(bl eq 0)*lor(bl eq 0)*0來(lái)實(shí)現(xiàn)。當(dāng)bl的值為0時(shí)將其換 為l，其值為1時(shí)換成0，實(shí)現(xiàn)黑白顛倒。尤其注意在建立掩膜時(shí)，要適當(dāng)選擇閾值來(lái)提取有 云區(qū)域(本發(fā)明實(shí)驗(yàn)中云區(qū)的閾值設(shè)為60-255); d、提取無(wú)云圖像中相對(duì)應(yīng)有云圖像中有云區(qū)域的圖像，提取有云圖像中無(wú)云部分 的圖像，用圖像A與無(wú)云圖像進(jìn)行運(yùn)算，提取無(wú)云圖像中相對(duì)應(yīng)有云圖像中有云區(qū)域的圖 像C，用圖像B去與有云圖像進(jìn)行運(yùn)算，提取有云圖像中無(wú)云部分的圖像D，在envi軟件中 直接應(yīng)用掩膜即可獲得相應(yīng)的圖像； e、圖像復(fù)合運(yùn)算，將圖像C與D進(jìn)行運(yùn)算疊加在一塊，形成一幅完整的去云后的 圖像E，將這兩幅圖像C、 D通過(guò)一個(gè)波段運(yùn)算進(jìn)行復(fù)合，表達(dá)式為(bl eq 0)*b2 or(bl ne O)樸l，當(dāng)波段bl中象元的值為0時(shí)，將值為0的象元替換成波段b2所對(duì)應(yīng)的像素值；當(dāng)波 段bl中象元的值不為0時(shí)，不替換，其中bl對(duì)應(yīng)的是圖像C， b2對(duì)應(yīng)的是圖像D ;
f、步驟e中形成的圖像總有些噪聲點(diǎn)，通過(guò)選擇平滑濾波器去除噪聲點(diǎn)，再對(duì)步 驟e的圖像進(jìn)行壞點(diǎn)修復(fù)，得最后的結(jié)果圖F，在envi軟件中可以用一個(gè)表達(dá)式來(lái)完成，表 達(dá)式(blgt 200)*smooth(bl，3)or(bl le 200) *bl，如果該點(diǎn)的像素值大于200，則用其周 邊相鄰的8象元值的均值來(lái)填充該值；若值小于200則無(wú)變化，這樣就可以消除噪聲點(diǎn)，達(dá) 到需要的效果。 從處理的結(jié)果圖中看到原圖中有云的區(qū)域被很好的填補(bǔ)上了相應(yīng)的地物，而且消 除了邊界線(xiàn)，達(dá)到需要的目視效果。 本發(fā)明所述的多目標(biāo)遙感圖像云的處理方法，主要是利用不同時(shí)相圖像信息的互 補(bǔ)特性來(lái)達(dá)到對(duì)某一區(qū)域目標(biāo)的最佳視覺(jué)效果?？梢宰畲笙薅鹊谋Ａ粼瓐D的信息，在不損 失原圖信息時(shí)盡量恢復(fù)有云區(qū)域的信息。通過(guò)直方圖匹配實(shí)現(xiàn)兩圖像灰度分布大致相同，從而達(dá)到即可剔除圖像中的云層，又可以保證原圖像信息完好的無(wú)縫拼接去云效果；該方 法并不局限于不同時(shí)相的圖像，它對(duì)同一區(qū)域不同傳感器獲取的多光譜圖像數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)去云 處理，而且該方法在現(xiàn)有的各種圖像處理軟件中都能夠?qū)崿F(xiàn)。
權(quán)利要求
一種多目標(biāo)遙感圖像云的處理方法，其特征在于按下列步驟進(jìn)行a、將兩幅時(shí)間相近的有云和無(wú)云的影像嚴(yán)格配準(zhǔn)；b、將配準(zhǔn)后的圖像進(jìn)行直方圖匹配，匹配后兩幅圖像的直方圖分布相似；c、對(duì)有云的圖像進(jìn)行掩膜，生成兩幅二值圖像(A)和(B)，在圖像(A)中有云的區(qū)域值白色區(qū)域?yàn)?1)，無(wú)云區(qū)域值黑色區(qū)域?yàn)?0)；圖像B中有云的區(qū)域值黑色區(qū)域?yàn)?0)，無(wú)云區(qū)域值白色區(qū)域?yàn)?1)；d、提取無(wú)云圖像中相對(duì)應(yīng)有云圖像中有云區(qū)域的圖像，提取有云圖像中無(wú)云部分的圖像，用圖像(A)與無(wú)云圖像進(jìn)行運(yùn)算，提取無(wú)云圖像中相對(duì)應(yīng)有云圖像中有云區(qū)域的圖像(C)，用圖像(B)與有云圖像進(jìn)行運(yùn)算，提取有云圖像中無(wú)云部分的圖像(D)；e、圖像復(fù)合運(yùn)算，將圖像(C)與(D)進(jìn)行疊加運(yùn)算，形成一幅完整的去云后的圖像(E)；f、步驟e中形成的圖像總有些噪聲點(diǎn)，通過(guò)選擇平滑濾波器去除噪聲點(diǎn)，再對(duì)步驟e的圖像進(jìn)行壞點(diǎn)修復(fù)，得最后的結(jié)果圖(F)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種多目標(biāo)遙感圖像云的處理方法，該方法將兩幅時(shí)間相近的有云和無(wú)云的影像嚴(yán)格配準(zhǔn)；將配準(zhǔn)后的圖像進(jìn)行直方圖匹配；對(duì)有云的圖像進(jìn)行掩膜；提取無(wú)云圖像中相對(duì)應(yīng)有云圖像中有云區(qū)域的圖像，提取有云圖像中無(wú)云部分的圖像；圖像復(fù)合運(yùn)算；平滑去噪，生成結(jié)果圖。該方法通過(guò)直方圖匹配實(shí)現(xiàn)兩圖像灰度分布大致相同，從而達(dá)到既可剔除圖像中的云層，又可以保證原圖像信息完好；針對(duì)圖像中遺留的一些壞點(diǎn)，用平滑的算法很容易就處理了，從而獲取更清晰的圖像；圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理簡(jiǎn)單有效，步驟操作簡(jiǎn)單明了。
文檔編號(hào)G06T5/50GK101710416SQ200910113560
公開(kāi)日2010年5月19日 申請(qǐng)日期2009年12月7日 優(yōu)先權(quán)日2009年12月7日
發(fā)明者劉朝霞, 周可法, 孫莉, 孫雷剛, 張海波, 張清, 李明明, 王桂剛, 秦艷芳, 程宛文 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所