遙感影像的陰影檢測算法研究.pdf

1、遙感影像已經(jīng)在自然災(zāi)害監(jiān)控、地貌變換監(jiān)測、災(zāi)情營救等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。但遙感影像中陰影的存在會引起陰影區(qū)域部分或者全部信息的丟失，削弱影像中的光學特征信息，從而影響后續(xù)遙感影像的處理操作。陰影的檢測與提取是陰影處理的前提，陰影檢測的精度直接關(guān)系到遙感影像處理的精度，因此陰影檢測對于遙感影像處理十分關(guān)鍵。當前陰影檢測算法的研究方法從多角度多方面展開，但仍存在著一些困難，如遙感影像缺少圖像背景信息、對先驗知識的依賴，對參數(shù)選擇的不確定以及精確度

2、和復雜度之間無法平衡等問題。
　　針對遙感影像陰影檢測算法的特點，本文分析了C3通道分量和Laplacian算子的優(yōu)缺點。針對它們各自存在的不足，做出以下改進：改進了C3通道分量，使其灰度值均勻分布，增強了影像對比度，更有利于區(qū)分陰影與非陰影；改進了Laplacian邊緣檢測算子，克服了此算子對噪聲極度敏感的缺點，提高了邊緣檢測的準確性。本文研究并改進了基于C3通道分量的陰影檢測算法，彌補了此算法的局限性，提出了一種融合C3通道分

3、量與邊緣檢測的陰影檢測算法。該算法的主要步驟為：將遙感影像轉(zhuǎn)換成C3通道分量，并采用本文改進策略對C3通道分量進行規(guī)范化；再采用本文改進后的Laplacian算子檢測陰影區(qū)域邊界，去掉偽陰影邊緣，確定陰影區(qū)域的邊界；最后經(jīng)過圖像疊加、色彩處理、閾值選擇等提取出陰影區(qū)域。
　　本文實現(xiàn)了提出的陰影檢測算法，構(gòu)建了本文算法的實驗平臺，并通過對多種樣本影像進行實驗，驗證了本文算法的有效性。實驗結(jié)果和評估結(jié)論表明本文算法提高了陰影檢測的正