本發明專利技術公開了一種基于暗通道和雙邊濾波的單幅遙感圖像高程信息提取方法，包括第一步：估計空氣光向量：對輸入的圖像計算出暗通道圖像；從其中提取出前0.1%亮度最高的像素點；從輸入的圖像中獲得前一步中所述的像素點中強度最大的點作為空氣光向量；第二步：計算優化透射圖：計算出暗圖像，此處暗圖像為彩色圖像三個通道的最小值；計算暗通道圖像的局部均值和局部標準差；計算兩者之差，得到大氣光幕；計算景深圖像，用1減去大氣光幕與空氣光向量均值之商,即求得景深圖像。通過景深圖像能夠估計出圖像中景物的高度。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及一種遙感圖像高程信息提取技術，特別是。
技術介紹
遙感圖像高程信息提取即從遙感圖像中提取景物的高度信息，從而能夠通過圖像分辨出景物的高低。可以應用于滑坡、泥石流的災害的檢測?，F今，在國內外并沒有與此相同的研究。但是，有不少學者致力于遙感圖像的建筑物高度的檢測。現在通過高分辨率遙感影像獲取建筑物高度信息的方法主要有兩種。一種是利用立體像對進行立體測量。二是從單幅遙感影像入手以算法推倒為主，研究地面陰影與高度的關系，或研究單幅影像成像姿態與地面高程信息的關系(高翔，趙冬玲，張蔚， 利用高分辨率遙感影像獲取建筑物高度信息方法的分析，測繪通報，2008，3:44-46)。利用高分辨率遙感影像立體像對專門完成建筑物高度的量算以此實現對建筑物高度檢測的應用很少，此領域基本側重于城市三維建模和數字測圖應用。主要包括立體測量，利用DEM， 幾何光學成像模型三個方法。由于建筑物是比較規則的地物，運用它的這一特性許多學者開始研究如何從單幅航片、高分辨率遙感圖像中提取建筑物高度的算法，這也是當前研究的熱點。單幅影像的立體測量基本都是從成像姿態和共線方程原理入手建立幾何關系，或是從建筑物陰影的長度來求解其高度，至今未有更精確，更簡便的方法。主要包括兩種方法，一是利用成像姿態和共線方程求解建筑物高度。由于建筑物的構成元素間存在著固定的幾何關系，例如大部分建筑物的主墻面鉛直、主墻面與屋頂面的交線水平等特征，人們開始考慮是否能從單張影響上進行立體測量，T. E. Chen是較早涉及此領域的學者，他提出了用單影像進行三維建模的方法(CHEN T ESHIBASAKI R, 3D Modeling and Visualization of Building in Area by Linear Photogrammetry, Proceeding of UM3, 1998)近年來國內外都得出了許多對本領域研究有推動性的成果。從研究方向上看，單張影像的立體量測基本都涉及衛星和太陽的高度角、方位角以及與建筑物的幾何關系、影像的攝影姿態等參數，一般都需借助共線方程建立幾何關系，最后完成建筑物高度的解算。另一種方法是利用陰影長度檢測建筑物高度。這種方法外業工作量小，成本相對航空攝影測量要低， 其突出優點是數據獲取方便，能得到現勢性強的數據。遙感圖像中的陰影一方面覆蓋了地物的真實信息，在地物識別的時候是需要補償的部分，然而另一方面陰影的形狀卻反映了地物的幾何信息。首先需要檢測建筑物陰影的長度和方向，然后根據衛星、太陽的高度角和方位角等與陰影的幾何關系求解建筑物高度。較早涉及此領域的是CHENG F等人 (CHENG F，THIEL K H. Delimiting the building Heights in a City from the Shadow in Panchromatic SPOT-Image-Part I-Test of Forty Two Buildings，Int J. Remote Sensing, 1995，16(3) :409_415)，利用SPOT全色圖像中建筑物陰影直接估算建筑物高度。 近幾年國內也有學者對陰影測高做了分析研究，測高原理都十分相似。在這種方法中，研究3者都做了無地形干擾、建筑物外部輪廓簡單且垂直地表的假設。由于實際情況往往與此不符，所以此方法存在局限性。暗通道原理最初應用于自然圖像去霧，第一次由Kaiming He等人提出(Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang. Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior. IEEETransaction on PAMI, 2011, 33(12) : 2341-2353)但是其中的 softmatting方法會耗費大量的時間。由于softmatting過程的時間和空間復雜度均較高，近來有不少學者提出了一些改進方法，例如基于加權暗通道的方法(劉楠，程詠梅，趙永強.基于加權暗通道的圖像去霧方法.光子學報.2012，41 (3) :320-325.)，此方法對圖像的邊緣和非邊緣部分使用不同的權值，從而達到優化的目的；基于透射梯度優先和多分辨率處理的方法 (胡偉，袁國棟，董朝等.基于暗通道優先的單幅圖像去霧新方法.計算機研究與發展.2010,47(12) :2132-2140)，基于聯合雙邊濾波的方法(方帥，王峰，占吉清等，單幅霧天圖像的同步去噪與復原.模式識別與人工智能.2012，25 (I) :136-142)等。但是以上方法均應用于自然圖像的去霧。
技術實現思路
本專利技術的目的在于提出一種能夠根據單幅遙感圖像檢測出圖像中景物大致高度的方法。實現本專利技術目的的技術解決方案為，步驟如下第一步估計空氣光向量(a)對輸入的圖像計算出暗通道圖像；(b)從其中提取出前0. 1%亮度最高的像素點；(C)從輸入的圖像中獲得步驟(b)中所述的像素點中強度最大的點作為空氣光向量；第二步計算優化透射圖(d)計算出暗圖像，此處暗圖像為彩色圖像三個通道的最小值；(e)計算暗通道圖像的局部均值和局部標準差；(f)計算兩者之差，得到大氣光幕； (g)計算景深圖像，用I減去大氣光幕與空氣光向量均值之商，即求得景深圖像。本專利技術與現有技術相比，其顯著優點(I)對遙感圖像成像參數要求不高，現有的估計景物高度的方法中相當一部分需要知道成像參數，如衛星和太陽高度角等，但是這些數據的獲取有一些難度，本方法不需要獲取這些參數而直接估計高度。(2)避免復雜的陰影檢測，許多現有的方法，通過檢測陰影大小，借助共線方程計算景物高度。檢測陰影大小是一個復雜的過程，本方法避免了這一繁雜的過程。并且，許多山區的遙感圖像不存在陰影。(3)由于計算速度較快，可以用于數據量較大的遙感圖像。下面結合附圖對本專利技術作進一步詳細描述。附圖說明圖I是本專利技術基于暗通道和雙邊濾波的單幅遙感圖像高程信息提取方法的流程圖。圖2是輸入的遙感圖像。圖3是輸出的深度圖像。具體實施方式結合圖1，本專利技術基于暗通道和雙邊濾波的單幅遙感圖像高程信息提取方法，步驟如下第一步估計空氣光向量A,求取A方法如下1)根據公式J—⑷=計算得到暗通道圖像產k，其中J(y)為輸入的單幅遙感圖像，Jc(y)為該遙感圖像的一個顏色通道；2)從Jdalrk中提取如O. 1%売度最聞的像素點；3)在原圖像I中提取(2)中得到的點中強度最大的點，將該點的R，G, B值賦值給 A0第二步計算景深。計算暗圖像D(x，y)，其中暗圖像為彩色圖像三個通道的最小值，即 .',O = V .ν, W，D (X，y)的局部均值與局部標準差之間的差值能夠很好的近似V(x，y)。V(x，y)為大氣光幕，有V(x, y) = A(l_t(x, y)),因此,通過計算V(x, y)的可以得到景深t(x, y)。本文使用雙邊濾波來計算V (X，y)，雙邊濾波定義為 權利要求1.，其特征在于包括以下步驟 第一步估計空氣光向量(a)對輸入的圖像計算出暗通道圖像；(b)從其中提取出前0.1%亮度最高的像素點；(C)從輸入的圖像中獲得步驟(b)中所述的像素點中強度最大的點作為空氣光向量； 第二步計算優化透射圖(本文檔來自技高網...
【技術保護點】
一種基于暗通道和雙邊濾波的單幅遙感圖像高程信息提取方法，其特征在于包括以下步驟：第一步：估計空氣光向量：(a)對輸入的圖像計算出暗通道圖像；(b)從其中提取出前0.1%亮度最高的像素點；(c)從輸入的圖像中獲得步驟(b)中所述的像素點中強度最大的點作為空氣光向量；第二步：計算優化透射圖：（d）計算出暗圖像，此處暗圖像為彩色圖像三個通道的最小值；(e)計算暗通道圖像的局部均值B1(x,y)和局部標準差B2(x,y)；(f)計算兩者之差，得到大氣光幕；(g)計算景深圖像，用1減去大氣光幕與空氣光向量均值之商,即求得景深圖像。
【技術特征摘要】
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳強，孫權森，夏德深，周雨薇，
申請(專利權)人：南京理工大學，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。