[发明专利]基于彩色遥感图的霾区分布范围判识方法及装置在审
申请号: | 202210009905.X | 申请日: | 2022-01-06 |
公开(公告)号: | CN114399438A | 公开(公告)日: | 2022-04-26 |
发明(设计)人: | 吴荣华;高玲;杨军;唐世浩;陆风;陈洁 | 申请(专利权)人: | 国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心) |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06T7/90 |
代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人: | 吴刚 |
地址: | 100081 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 彩色 遥感 区分 范围 方法 装置 | ||
1.一种基于彩色遥感图的霾区分布范围判识方法,其特征在于,包括:
获取目标区域的RGB彩色遥感图像;
将所述RGB彩色遥感图像转换到HSV颜色空间,得到饱和度遥感图像和亮度遥感图像;
对所述饱和度遥感图像中的霾像素信号强度进行增强,得到饱和度霾像素信号增强图,以及对所述亮度遥感图像中的霾像素信号强度进行增强,得到亮度霾像素信号增强图;
根据所述饱和度霾像素信号增强图和所述亮度霾像素信号增强图,得到目标区域的霾像素判识结果分布图。
2.根据权利要求1所述的基于彩色遥感图的霾区分布范围判识方法,其特征在于,将所述RGB彩色遥感图像转换到HSV颜色空间,得到饱和度遥感图像和亮度遥感图像,包括:
根据下述公式对所述RGB彩色遥感图像进行转换,所述公式为:
V=max(R,G,B)
其中,H为色调数据,S为饱和度数据,V为亮度数据,R为红色通道,G为绿色通道,B为蓝色通道。
3.根据权利要求1所述的基于彩色遥感图像的霾区分布范围判识方法,其特征在于,对所述饱和度遥感图像中的霾像素信号强度进行增强,得到饱和度霾像素信号增强图,包括:
增强所述饱和度遥感图像中的低饱和度信号,降低所述饱和度遥感图像中的高饱和度信号,得到饱和度霾像素信号增强图。
4.根据权利要求1所述的基于彩色遥感图像的霾区分布范围判识方法,其特征在于,对所述亮度遥感图像中的霾像素信号强度进行增强,得到亮度霾像素信号增强图,包括:
对所述亮度遥感图像中的高低亮度目标混合像素信号进行增强,得到混合像素信号增强图,所述高低亮度目标混合像素信号为所述亮度遥感图像中的云边缘像素信号和碎云像素信号;
增强所述混合像素信号增强图中的中等亮度信号,降低所述混合像素信号增强图中的高亮度信号和低亮度信号,得到亮度霾像素信号增强图。
5.根据权利要求1所述的基于彩色遥感图像的霾区分布范围判识方法,其特征在于,根据所述饱和度霾像素信号增强图和所述亮度霾像素信号增强图,得到目标区域的霾像素判识结果分布图,包括:
根据所述饱和度霾像素信号增强图中的像素信号强度值和所述亮度霾像素信号增强图中的像素信号强度值,计算各个像素的像素指数;
将所述像素指数大于预设阈值的像素确定为霾像素,生成目标区域的霾像素判识结果分布图。
6.根据权利要求5所述的基于彩色遥感图像的霾区分布范围判识方法,其特征在于,根据所述饱和度霾像素信号增强图中的像素信号强度值和所述亮度霾像素信号增强图中的像素信号强度值,计算各个像素的像素指数,包括:
根据下述公式计算各个像素的像素指数IHaz,所述公式为:
IHaz=SE·VE
其中,SE为所述饱和度霾像素信号增强图中的像素信号强度值,VE为所述亮度霾像素信号增强图中的像素信号强度值。
7.根据权利要求1所述的基于彩色遥感图的霾区分布范围判识方法,其特征在于,所述RGB彩色遥感图像为经过大气分子散射订正和图像亮度增强后的真彩色遥感图像。
8.一种基于彩色遥感图的霾区分布范围判识装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取目标区域的RGB彩色遥感图像;
转换模块,用于将所述RGB彩色遥感图像转换到HSV颜色空间,得到饱和度遥感图像和亮度遥感图像;
增强模块,用于对所述饱和度遥感图像中的霾像素信号强度进行增强,得到饱和度霾像素信号增强图,以及对所述亮度遥感图像中的霾像素信号强度进行增强,得到亮度霾像素信号增强图;
判识模块,根据所述饱和度霾像素信号增强图和所述亮度霾像素信号增强图,得到目标区域的霾像素判识结果分布图。
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