[發明專利]基于HIS結合光譜特征檢測條件的圖像陰影檢測方法

有效

• 申請號: 202111161946.2
• 申請日: 2021-09-30
• 公開（公告）號: CN113763410B
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發明（設計）人: 袁鵬;顧行發;黃祥志;王珂;朱玉婷
• 申請（專利權）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: 北京華際知識產權代理有限公司 11676
• 代理人: 唐海泉

本發明公開了一種基于HIS結合光譜特征檢測條件的圖像陰影檢測方法，首先基于HIS色彩空間的陰影分割，將影像由RGB色彩空間轉換到HIS色彩空間，再分別提取S分量圖和I分量圖，運用最大類間方差法OTSU閾值分割得到陰影S1，然后進行光譜特征檢測條件的陰影分割，對影像在不同光譜波段下的呈現效果分析，陰影區域不僅具有低亮度、高色調特性，還在歸一化RGB的藍色分量B′的波段上也具備較高的數值，而植被在歸一化RGB的綠色分量G′中特征值較高，利用來去除植被，再通過S₂＝{(i，j)|B′(i，j)＞T_B′G′(i，j)＜T′_G}構建光譜特征檢測條件，最后進行陰影綜合處理。

技術領域

本發明涉及陰影檢測技術領域，具體為一種基于HIS結合光譜特征檢測條件的圖像陰影檢測方法。

背景技術

獲取遙感信息的主要手段是對圖像解譯，由于在拍攝時刻的太陽高度角和具有一定高度的地物遮擋的影響,遙感影像中不可避免地存在陰影，從而導致了影像中的光學特性信息被減弱，影像區域的色調、形狀等信息被改變，陰影的存在給圖像的解譯工作帶來諸多困難，如加大對地物分類以及特征提取的難度等，故對高分辨率遙感影像實現檢測與補償的處理研究，具有非常重要的應用前景；

陰影的檢測思路主要分成兩種類型：第一類是基于模型；第二類是基于特征。基于模型類的方法是以地物幾何形狀、太陽高度角、傳感器參數等環境條件的先驗知識為依據來建立幾何模型實現陰影的檢測，Makarau等提出的基于黑體輻射模型根據陰影區與非陰影區照射光源的不同而導致色溫不同的黑體輻射原理實現陰影區的檢測，這類方法由于計算量大、計算復雜度高且應用于特定場景、先驗知識難以獲取，導致適用性較差。基于特征類的方法是根據陰影區在亮度、色彩、紋理等特征上與非陰影區不同，普遍采用閾值分割的方法來實現陰影的檢測，細分為三種：基于紋理特征方法、基于邊緣檢測的方法和基于光譜特性的方法，如孫詩雅、楊樹文等提出了一種基于HSL－PCA集成的GF-1影像陰影檢測方法，此類方法簡單易行，但是對于不同的圖像檢測的結果差異較大，且存在漏檢率和誤檢率較高的問題。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于HIS結合光譜特征檢測條件的圖像陰影檢測方法，以解決上述背景技術中提出的問題。

為了解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案：一種基于HIS結合光譜特征檢測條件的圖像陰影檢測方法，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’；通過歸一化計算提高了計算的精度，使得到的歸一化差值圖S’結果更加精確。

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；

最大類間方法差OTSU是按照歸一化差值圖的灰度特性，將歸一化差值圖分成背景和目標兩部分，目標即為歸一化差值圖中的所要獲取的目標圖像，背景即為除目標之外的所有圖像；背景和目標之間的類間方差越大，說明構成圖像的兩部分的差別越大，當部分目標錯分為背景或部分背景錯分為目標，都會導致兩部分差別變小，因此使用類間方差最大的分割意味著錯分概率最小；

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：