遥感图像光照一致性校正(2)

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4 直方图规定化 24

4.1 矩形模板 24

4.2 一幅图做模板 26

4.3 结果分析 29

5 光照一致性定量评价 30

5.1 本文方法 30

5.2 结果分析 31

结论 33

致谢 34

参考文献 35

1 绪论

1.1 遥感图像增强的研究背景及研究意义

遥感通过遥感器从空中来探测地面物体的性质，不同的地表物体对波谱产生的响应不同，正是通过这个原理来识别地面上各类地物，并将判读的结果进行记录、传送、和分析。遥感系统记录了地球表面的物质反射以及发射的辐射通量。在理想的情况下，一种物质在特定波长下会反射大量能量，而另一种物质在同样波长下反射的能量也许会小得多，这样看来，不同地物之间就会存在对比度。但是不同地物在可见光、近红外和中红外下，会反射相近的辐射通量，这样就得到了对比度较低的图像。除此之外，人为因素和传感器的灵敏度也是使遥感图像对比度低的因素。所以为了方便对遥感图像进行判读和分析，需要对其进行增强处理。论文网

遥感图像增强是改善图像视觉效果的处理。当分析遥感图像时，为了使分析者能容易并确切地识别图像内容，必须按照分析目的对图像数据进行加工，目的是提高图像的可判读性。图像校正是消除伴随观测而产生的误差与畸变，使遥感观测数据更接近于真实值为主要目的的处理；而图像增强则把重点放在使分析者能从视觉上便于识别图像内容上面。

1.2 遥感图像增强的研究现状

1.3 光照一致性问题的研究现状及存在问题

1.3.1 研究现状

1.3.2 存在的问题

1.4 本文的研究内容

本文主要对遥感图像进行光照一致性校正，即将不同亮度的遥感图像校正到一个以人类视觉系统来看相近的程度，图像之间有着一致的明暗、阴影效果，为后续的图像对比和信息提取提供方便。主要工作内容如下：

1.实现直方图均衡化、同态滤波、基于梯度域的方法、中心环绕Retinex方法和伽马校正图像增强算法。

2.基于图像拼接进行光照一致性校正。

3.实现两种不同模板的直方图规定化算法。文献综述

4. 提出了光照一致性参数p，通过比较图像直方图的相似度对各方法结果进行比较并得出结论。

2 光照校正方法

图像增强不仅和算法本身有关，还直接受图像的特征所影响。因此图像增强是相对的，本文中所研究的对象是遥感灰度图，面向光照来进行图像增强，因此图像质量的优劣与光照和各类不同种的地物有很大的关系，评定标准往往是很主观的，没有通用的定量标准，所以方法只能有选择的使用。

目前，改善图像光照不均，即增强对比度的方法大致可分为全局方法和局部方法两大类。下面对几种基本的对比度增强方法依次分析。

2.1 直方图均衡化

直方图均衡化是一种直方图修正方法，通过增加图像像素值直方图分布来对图像进行增强处理，对累计分布函数进行变换后，图像像素间的差距拉大，得到一幅灰度分布具有均匀概率密度的图像，更容易表现图像细节。此时，图像的熵最大，图像所包含的信息量也最大。简单的说，直方图均衡化就是经过一种变换让图像像素在各个级别上都有分布。