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[發明專利]一種基于人工交互的航拍圖像薄云去除方法在審

專利信息
申請號: 201710883576.0 申請日: 2017-09-26
公開(公告)號: CN107644407A 公開(公告)日: 2018-01-30
發明(設計)人: 劉軍 申請(專利權)人: 成都國翼電子技術有限公司
主分類號: G06T5/00 分類號: G06T5/00;G06K9/62;G06K9/66
代理公司: 成都金英專利代理事務所(普通合伙)51218 代理人: 袁英
地址: 610041 四川省成都市高新區*** 國省代碼: 四川;51
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 人工 交互 航拍 圖像 去除 方法
【權利要求書】:

1.一種基于人工交互的航拍圖像薄云去除方法,其特征在于,所述航拍圖像薄云去除方法具體包括如下步驟:

S1:選取航拍圖像中要處理的區域;

S2:設定模糊半徑;

S3:根據選定的區域進行薄云處理;

S4:根據選定的區域構造蒙板圖像;

S5:根據模糊半徑對蒙板圖像進行處理;

S6:根據蒙板圖像、處理圖像與原圖進行線性疊加;

S7:得到處理后的圖像。

2.一種如權利要求1所述的基于人工交互的航拍圖像薄云去除方法,其特征在于,所述S2中,所述設定模糊半徑的具體方式為:

根據選定的區域設定模糊半徑,

選用圓形、方形或者不規則多邊形選取要處理的區域;選取的區域越大,模糊半徑越大,取值為基數,范圍為[3 155]。

3.一種如權利要求1所述的基于人工交互的航拍圖像薄云去除方法,其特征在于,所述S2中,設定模糊半徑的具體方式為:

S211:獲取已知模糊半徑的模糊圖像,將模糊圖像頻譜圖第二個暗圓的半徑和已知的模糊半徑作為訓練樣本;

S212:基于訓練樣本,通過支持向量機學習得到模糊半徑與第二暗圓半徑之間的關系模型;

S213:最后,利用關系模型來預測未知的模糊半徑。

4.一種如權利要求1所述的基于人工交互的航拍圖像薄云去除方法,其特征在于,所述S2中,設定模糊半徑的具體方式為:

S221:根據選定的區域設定模糊半徑,選用圓形、方形或者不規則多邊形選取要處理的區域;選取的區域越大,模糊半徑越大,取值為基數,范圍為[3 155];

S222:通過支持向量機學習得到模糊半徑與第二暗圓半徑之間的關系模型;利用關系模型來預測未知的模糊半徑;

S223:通過根據選定的區域設定模糊半徑、利用關系模型來預測未知的模糊半徑的加權值作為模糊半徑。

5.一種如權利要求1所述的基于人工交互的航拍圖像薄云去除方法,其特征在于,所述S3中“根據選定的區域進行薄云處理”的具體方式為:

S311:將輸入圖像劃分為大小相等的不重疊子塊;

S312:在子區域圖像上計算灰度直方圖;

S313:設定的截斷系數;

S314:根據設定的截斷系數對每個子塊直方圖進行剪切;將剪切下來的像素數目重新分配到直方圖的各灰度級中,對每個子塊進行直方圖均衡化處理;

S315:將各子塊中心像素點作為參考點,采用雙線性內插技術計算輸出圖像中各點的灰度值。

6.一種如權利要求1所述的基于人工交互的航拍圖像薄云去除方法,其特征在于,所述S3中“根據選定的區域進行薄云處理”的具體方式為:

S321:將原始有霧的圖像轉換為灰度圖像;

S322:進行暗原色先驗去霧;

S323:圖像進行引導濾波去噪。

7.一種如權利要求1所述的基于人工交互的航拍圖像薄云去除方法,其特征在于,所述步驟S4中,根據選定的區域構造蒙板圖像的具體方法為:

在選擇區域內填255,區域外填0,并進行模糊處理,構建與原圖像一樣大的蒙板圖像;在原圖選定的區域內進行薄云處理,區域外不處理,區域邊界采用蒙板圖像做平衡過渡。

8.一種如權利要求7所述的基于人工交互的航拍圖像薄云去除方法,其特征在于,所述模糊處理的具體方式為:

S41:分析選取圖像的邊緣是否復雜,若是,執行步驟S45;否則執行步驟S42;

S42:比較區域邊緣的曲線數量和直線數量,若直線數量較多,執行步驟S43,否則執行步驟S44;

S43:采用直線型隸屬函數進行模糊處理,結束模糊處理;

S44:選取S型或Z型的隸屬函數對圖像進行模糊處理,結束模糊處理;

S44:選取π型隸屬函數對圖像進行模糊化。

9.一種如權利要求1所述的基于人工交互的航拍圖像薄云去除方法,其特征在于,所述S5中,根據模糊半徑對蒙板圖像進行處理的具體方式為:

采用下式所示:

g(x,y)=Σs=-aaΣt=-bbw(s,t)f(x+s,y+t)]]>

其中,g(x,y)為運算結果,w(s,t)為模糊模板,f(x+s,y+t)為蒙板圖像,s,和t為位置信息,對該鄰域做點乘運算,得到結果賦值到鄰域中心位置。

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