[發(fā)明專利]基于HIS結(jié)合光譜特征檢測條件的圖像陰影檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111161946.2
• 申請日: 2021-09-30
• 公開（公告）號: CN113763410B
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發(fā)明（設計）人: 袁鵬;顧行發(fā);黃祥志;王珂;朱玉婷
• 申請（專利權(quán)）人: 江蘇天匯空間信息研究院有限公司
• 主分類號: G06T7/136
• 分類號: G06T7/136;G06T7/194;G06T7/90;G06T5/00;G06V10/44
• 代理公司: 北京華際知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11676
• 代理人: 唐海泉

1.基于HIS結(jié)合光譜特征檢測條件的圖像陰影檢測方法，其特征在于，所述陰影檢測方法包括如下步驟：

步驟S100：獲取遙感圖像的原始圖像，基于HIS色彩空間的陰影分割將遙感圖像的原始圖像由RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到HIS色彩空間得到第一圖像；

步驟S200：對步驟S100得到的第一圖像運用歸一化差值計算得到歸一化差值圖S’；

步驟S300：對步驟S200得到的歸一化差值圖S’運用最大類間方法差OTSU閾值分割，得到陰影S₁；

步驟S400：對遙感圖像的原始圖像進行光譜特征檢測條件的陰影分割，對遙感圖像的原始圖像在不同光譜波段下的呈現(xiàn)效果進行分析；

步驟S500：對遙感圖像的原始圖像計算歸一化RGB色彩空間中的藍色分量B'和綠色分量G'；

具體計算過程如下：

R為所述遙感圖像中每個像素點的紅色分量，G為所述遙感圖像中每個像素點的綠色分量，B為所述遙感圖像中每個像素點的藍色分量；

步驟S600：將步驟S500計算得到的藍色分量B'和綠色分量G'構(gòu)建光譜特征檢測條件，得到陰影集合S₂；

具體過程如下：

步驟S610：首先對步驟S500中的B'分量采用限定條件{IT_I}，I是HIS色彩空間中的色彩亮度分量，T_I是I分量圖的OTSU閾值；

步驟S620：對滿足限定條件{I＜T_I}的B′像素集合S_B′，進行最大類間差方法，獲取的閾值就是T_B′；

步驟S630：利用計算公式得到陰影集合S₂：S₂＝{(i，j)|B′(i，j)＞T_B′G′(i，j)＜T′_G}，T′_G由最大類間差OSTU方法獲得，其中(i，j)為基于RGB色彩空間遙感圖像中的像素點坐標，T_B′為在RGB色彩空間中獲取的遙感圖像藍色分量的特征閾值，T′_G為在RGB色彩空間中獲取的遙感圖像綠色分量的特征閾值；

步驟S700：接著將步驟S300中得到的陰影S₁，與步驟S600中得到的陰影S₂取并集的方式合并，得要陰影S，計算公式為：S＝S₁∪S₂；

步驟S800：最后將步驟S700得到的陰影S進行優(yōu)化處理得到陰影檢測結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于HIS結(jié)合光譜特征檢測條件的圖像陰影檢測方法，其特征在于：步驟S100中所述基于HIS色彩空間的陰影分割，將遙感圖像的原始圖像由RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到HIS色彩空間，其具體過程下：

步驟S110：采集遙感圖像的原始圖像中的每個像素點的紅色分量R、藍色分量B和綠色分量G；

步驟S120：通過下列計算式得出轉(zhuǎn)化為HIS色彩空間的H分量圖、I分量圖和S分量圖，

步驟S130：在步驟S120中轉(zhuǎn)化成的HIS色彩空間中分別提取S分量圖和I分量圖。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于HIS結(jié)合光譜特征檢測條件的圖像陰影檢測方法，其特征在于：步驟S200中對第一圖像運用歸一化差值計算得到歸一化差值圖S′，其計算公式如下：

S′＝(S-I)/(S+I)

所述歸一化差值(S-I)/(S+I)中的S為第一圖像中的飽和度，I為第一圖像中的色彩亮度。