遙感圖像的色調(diào)統(tǒng)一研究.pdf

1、目前，大范圍高分辨率的遙感圖像已經(jīng)在很多領(lǐng)域和行業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用，如國土資源統(tǒng)計、地理信息系統(tǒng)(GIS)、軍事國防、地質(zhì)調(diào)查、災(zāi)害評估、自然環(huán)境監(jiān)測以及城市規(guī)劃等。但原始圖像中的不同區(qū)域的子圖像可能是由不同型號的衛(wèi)星在不同時刻及不同氣候條件下拍攝得到的，因此在后期拼接后顯示時，會出現(xiàn)相鄰域子圖像的色調(diào)相差過大的問題。這會為后續(xù)的地理數(shù)據(jù)的分析處理帶來困難，影響分析統(tǒng)計結(jié)果的準確性。目前實際工作中人們大多采取Photoshop等圖像處

2、理軟件來人工進行色調(diào)調(diào)整，其工作量大且耗時長、效率低。本文提出了一種對多色調(diào)圖像統(tǒng)一調(diào)整的算法來解決這個問題，通過少量的用戶交互，能自動地把一張擁有不同色調(diào)的遙感圖像進行色調(diào)統(tǒng)一，并可推廣適用到圖像處理的其他應(yīng)用領(lǐng)域中。 本文第一章介紹了遙感圖像及其處理的一些基礎(chǔ)知識和方法，回顧了色調(diào)調(diào)整方面研究的歷史和現(xiàn)狀，簡述了本文工作的主要研究內(nèi)容。 本文第二章提出了一種新的基于色彩傳遞的色調(diào)調(diào)整算法來進行兩種色調(diào)圖像的統(tǒng)一調(diào)整。

3、該算法首先基于K均值算法和期望最大化算法對參考圖像區(qū)域和色調(diào)待調(diào)整圖像區(qū)域進行概率分割，然后對參考圖像的每個分割分別進行采樣，得到一系列的采樣點。對于待調(diào)整圖像中的每個點，以該點的概率分割結(jié)果和該點的亮度作為評判標準．與參考圖像的每個采樣點進行比較，找出最合適的采樣點，然后將該采樣點的顏色傳遞到待調(diào)整圖像區(qū)域的對應(yīng)點，完成了色調(diào)的自動調(diào)整。 本文的第三章提出了多色調(diào)圖像的統(tǒng)一調(diào)整方法。在第二章算法的基礎(chǔ)上，引入了人工交互，通過指

4、定基色調(diào)對不同的色調(diào)待調(diào)整區(qū)域指定不同的參考區(qū)域進行色調(diào)的統(tǒng)一調(diào)整，并用Graph Cut方法在不同的調(diào)整結(jié)果的邊界拼合處進行優(yōu)化，以消除明顯的拼合邊界。 本文的第四章介紹了色調(diào)統(tǒng)一算法的推廣應(yīng)用。主要應(yīng)用的實例有灰度圖像上色，紅外熱成像及多光譜融合圖像的自然感色彩圖像生成及基于材料熱數(shù)據(jù)庫的可見光地面圖像的紅外場景圖像生成，均取得了良好的效果。 在論文的最后，作者對全文的研究工作進行了總結(jié)，并提出了進一步的研究方向和任