[发明专利]基于非局域稀疏的卫星高分图像阴影区域恢复方法

摘要

基于非局域稀疏的卫星高分图像阴影区域恢复方法，属于遥感图像处理领域，本发明为解决现有技术不能对卫星高分图像中城市地区建筑物阴影遮蔽进行阴影检测和阴影恢复的问题。本发明阴影区域恢复方法的具体过程为：步骤1、对高分图像阴影区域进行软检测；步骤2、对检测到的全影区和半影区进行恢复，使阴影区域的亮度和平滑度与非影区一致。本发明用于卫星高分图像分析。

主权项

1.基于非局域稀疏的卫星高分图像阴影区域恢复方法，阴影区域恢复方法的具体过程为：步骤1、对高分图像阴影区域进行软检测；步骤2、对检测到的全影区和半影区进行恢复，使阴影区域的亮度和平滑度与非影区一致；其特征在于，步骤1的具体过程为：步骤1‑1、利用双峰直方图分裂法确定阈值，根据阈值进行阴影硬分割；阈值获得利用：此式表达对图像I进行硬阈值分割，Bm是获得的阴影硬分割的二值图，P_l和P_r分别表示图像直方图的两个峰值，ξ取值为10；步骤1‑2、利用形态学操作将硬分割的二类分割图变为非影区、半影区和全影区三类分割图像，对硬分割的二值图进行膨胀和腐蚀，差值区域作为半影区，并对其中半影区用原始图像填充：Diff[x,y]＝d(Bm[x,y])‑e(Bm[x,y])其中，d(Bm[x,y])表示对Bm[x,y]进行膨胀操作，e(Bm[x,y])表示对Bm[x,y]进行腐蚀操作，Diff[x,y]表示经过膨胀和腐蚀后的差值图像，DN表示原始阴影图像的像素值，M[x,y]表示获得的三类分割图像；步骤1‑3、对阴影进行软检测，三类分割图像M[x,y]中，0表示全影区，1表示非影区，利用图像抠像算法计算原始图像填充区域的阴影概率值：其中，E(θ)表示能量函数，λ表示较大常数，此处设置为100，θ表示图像中每一个像素的阴影概率值，θ^T表示概率矩阵的转置，是标记的三类分割图，即是全影区域，是非影区域，L是抠像的拉普拉斯矩阵，D是对角矩阵；步骤2对检测到的全影区和半影区进行恢复的具体过程为：步骤2‑1、利用非影区的统计均值和标准差，对非影区进行线性辐射增强，使阴影区域的亮度趋近达到与非影区相同水平，获得阴影初始恢复结果：其中，In[x,y]是经过初步辐射增强后的像素值，Is[x,y]是图像中阴影区域的原始像素值，θ[x,y]是软检测结果中对应像素的阴影概率值，μshadow、μsunlit、σshadow和σsunlit分别表示阴影区域均值、阴影区域标准差、非影区域均值和非影区域标准差；步骤2‑2、利用非局域稀疏方法对阴影初始恢复结果进行精细恢复，以8×8的图像块为基本单位，在非局域区域内计算欧式距离，搜索相似结构的匹配块，匹配60个距离最小的基本图像块，将每个图像块改写成列向量形式，构成一个64×60的组矩阵，对该组矩阵进行奇异值分解后重建，转化为解决如下典型的低秩优化问题：其中，是相似组矩阵，和是进行奇异值分解的三个分量，其中K＝min(m,n)是对角矩阵，n是基本图像块的大小，m是一组中被匹配到的块的个数；S_τ表示对变量τ软阈值操作，最终恢复重建后的阴影区域图像