[發(fā)明專利]單張遙感圖像的波段自適應(yīng)除霧優(yōu)化處理方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010345923.6
• 申請日: 2020-04-27
• 公開（公告）號: CN111539891A
• 公開（公告）日: 2020-08-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 高小翎;王斌
• 申請（專利權(quán)）人: 高小翎
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/10
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明提出一種單張遙感圖像的波段自適應(yīng)除霧優(yōu)化處理方法，在遙感圖像初始暗原色先驗除霧法的基礎(chǔ)上，一是為解決用初始暗原色先驗方法除霧后，圖像中的高亮度地物異常偏暗問題，首先利用光譜信息，提取出圖像中的高亮度地物，然后再對這些提取出來的高亮度地物單獨做自適應(yīng)處理，保留高亮度地物的光譜信息；二是提出需要針對遙感圖像中各波段做不同程度的處理，有效避免了除霧后圖像異常偏藍問題。通過以上二方面的優(yōu)化改進，既能有效去除云霧污染，又能有效保持地物的光譜信息，總體而言得到十分滿意的除霧效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種遙感圖像除霧處理方法，特別涉及單張遙感圖像的波段自適應(yīng)除霧優(yōu)化處理方法，屬于遙感圖像加工處理技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

隨著遙感技術(shù)和計算機技術(shù)的高速發(fā)展，遙感圖像的應(yīng)用進入了一個新的階段，在當前社會生活生產(chǎn)的眾多領(lǐng)域，遙感圖像都發(fā)揮著廣泛而重要的作用。然而在實際應(yīng)用過程中，遙感圖像通常會受到氣候和環(huán)境的影響，特別是在有云層或霧霾覆蓋的區(qū)域，這些云霧污染極大地影響了遙感圖像對地表信息的真實準確反映，不僅從視覺上影響干擾人工解譯，同時對于各種后續(xù)處理的精度也會產(chǎn)生重大負面影響，例如地物的提取和分類。在遙感圖像中，由于被厚云遮蓋的區(qū)域，地物信息幾乎完全丟失，一般要參考其它輔助圖像或數(shù)據(jù)，才能對厚云進行去除。而被霧霾和薄云覆蓋的區(qū)域不僅包含了霧霾和薄云的信息，也包含了地物信息，因此可以通過一些技術(shù)方法，去除霧霾和薄云的影響，恢復(fù)地物的真實信息，本發(fā)明也是主要針對單張遙感圖像中霧霾和薄云的檢測與去除技術(shù)。

大氣中的霧霾和薄云對遙感圖像造成的干擾，主要表現(xiàn)為以下二個方面：一方面，霧霾和薄云往往在遙感圖像中呈現(xiàn)局部高亮度的特性，因此會遮擋部分地物信息，使得受污染區(qū)域像素的灰度范圍縮小，導(dǎo)致遙感圖像的對比度降低；另一方面，由于霧霾和薄云的干擾，會使得被遮蓋地物的光譜信息失真，導(dǎo)致地物顏色會發(fā)生較大的偏移，難以達到滿意的視覺效果，也對遙感圖像的處理帶來很多問題。

在對遙感圖像的霧霾和薄云進行校正后，優(yōu)化處理的圖像也要滿足以下二個條件：首先，改善后的遙感圖像較初始圖像應(yīng)該有更高的對比度，能體現(xiàn)圖像中更多的地物細節(jié)信息；其次，改善后的遙感圖像應(yīng)該能夠恢復(fù)出初始圖像中受污染地物的真實顏色信息，使之有更準確的光譜信息和更自然的視覺效果。

通過以上二方面的處理，改善圖像的質(zhì)量，提高遙感圖像數(shù)據(jù)的可用性，為目視解譯和各種后續(xù)處理作良好的鋪墊。因此，通過研發(fā)遙感圖像中霧霾和薄云的去除技術(shù)，抑制并消除霧霾和薄云對遙感圖像的干擾，提高遙感數(shù)據(jù)的可用性，有重要的實際意義和應(yīng)用價值。

現(xiàn)有技術(shù)中從九十年代開始，遙感圖像中霧霾和薄云的去除問題逐漸引起重視，到目前為止，對于遙感圖像中的除霧方法已經(jīng)有了較多的探討。總體而言，根據(jù)處理思路的不同，現(xiàn)有技術(shù)中遙感圖像中的除霧方法大致可以分為以下四類：

一是基于特性提取的除霧方法：霧霾和薄云在光譜域和頻率域上與地物有明顯差異，因此可通過構(gòu)建特定條件，突出云霧與地物之間的差異性，提取出云霧的分布信息，然后有針對性的對受云霧污染的區(qū)域進行增強，實現(xiàn)圖像中云霧的去除，例如：同態(tài)濾波法、纓帽變換法、波段比值算法、HIS顏色空間變換等除霧方法。

二是基于多源多時相信息的云霧去除方法：利用覆蓋相同區(qū)域的多源或多時相圖像，和未被云霧污染純凈圖像的局部區(qū)域，對被云霧污染對應(yīng)的局部區(qū)域進行替換或融合，達到除霧目的，這類方法主要可以分為多時相信息除霧方法和多源信息除霧方法。

三是波段融合除霧方法：遙感圖像中云霧一般只在RGB三個可見波段上有顯著的影響，在近紅外以及波長更長的波段上影響并不明顯，結(jié)合紅綠藍三波段的光譜信息和長波段的梯度信息，基于波段融合實現(xiàn)除霧的效果。目前，利用波段融合效果比較好的方法有基于梯度融合的除霧方法。

四是基于先驗假設(shè)的除霧方法：首先總結(jié)歸納無云霧圖像的某些共性，然后根據(jù)這些共性推導(dǎo)出先驗條件和假設(shè)，最終利用先驗條件和假設(shè)，將受云霧污染的圖像有方向性的恢復(fù)成無霧圖像。此類代表性方法有：DOS暗目標法、HOT最優(yōu)云霧檢測變換法。