適用于光學(xué)遙感影像的dcm-htm去霧霾方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及光學(xué)遙感影像領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種光學(xué)遙感影像的去霧霸方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 受到云、霧霸等大氣環(huán)境因素的影響，光學(xué)衛(wèi)星遙感影像的成像質(zhì)量下降，影像的 判讀和量測性能降低，制約了影像的進(jìn)一步應(yīng)用。如W2014年度USGS官網(wǎng)發(fā)布的包含登 封檢校場區(qū)域的同一視場多時(shí)相LandsatS0LI30米分辨率光學(xué)衛(wèi)星影像為例，全年受云 影響較為嚴(yán)重的有4個(gè)月份，分別是4、6、7和12月；而受霧霸影響的主要有五個(gè)月份，分別 是4、5、6、7和11月，占了全年的50%。因此，如何有效消除或減小云和霧霸對(duì)光學(xué)遙感影 像的影響，充分發(fā)揮影像的效能，已成為對(duì)地觀測領(lǐng)域所關(guān)注的一個(gè)熱點(diǎn)問題。
[0003] 從遙感物理上來講，薄云和霧霸均分布在近地空間，對(duì)可見光波段影像的散射作 用基本一致的，在衛(wèi)星影像上的成像特征較為相似，常表現(xiàn)為具有較高亮度、模糊等特征。 所W，大部分去霧方法將二者歸為一類進(jìn)行處理，為表述方便，本文也將薄云和霧霸統(tǒng)稱為 霧。
[0004] 在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，比較典型的去霧方法有暗通道先驗(yàn)理論（Srinvasaand airee，2002,2003 ;何凱明等，2011)、同態(tài)濾波（趙忠明和朱重光，1996)和Retinex(Edwin， 1986)W及在W上基礎(chǔ)上進(jìn)行的改進(jìn)等（龐愚象等，2011 ;何凱明等，2010 ;蘭霞等,2013 ; 何仁杰等，2013;郭瑤等，2014)，針對(duì)的主要是近距離攝取的風(fēng)景圖像，特點(diǎn)是在成像范圍 內(nèi)霧是均勻分布的。因此，很多學(xué)者也將此類方法應(yīng)用于霧分布均勻的遙感圖像校正，取得 了不錯(cuò)的效果（龍焦等，2014;吳小平等，2012;胡長苗，2014);但是，一景光學(xué)衛(wèi)星遙感影 像的地面覆蓋范圍往往比較大，包含的地面特征繁雜，霧的分布通常是不均勻的。所W，當(dāng) 霧厚度不一、分布不均時(shí)，現(xiàn)有的去霧方法大多收效甚微，且處理后不可避免的會(huì)影響原來 正常區(qū)域的成像質(zhì)量。
[0005] 針對(duì)此類問題，很多學(xué)者在受影響區(qū)域的檢測和校正方面做了很多研究。如在云 覆蓋檢測評(píng)估方面，Landsat長期收購計(jì)劃LTAP(LongTermAcquisitionPlan)通過采集 全球多個(gè)樣點(diǎn)數(shù)據(jù)對(duì)Landsa巧和ETM+，推出了自動(dòng)云檢測評(píng)估系統(tǒng)ACCA(theAutomated Cloud-CoverAssessment),對(duì)薄云、厚云和正常區(qū)域進(jìn)行分類（Hollingsworth等，1996); 由于該算法多次用到了亮度溫度圖像，（Pasquale等，2012)針對(duì)Landsta巧0LI(the OperationalLandImager)數(shù)據(jù)，通過合成亮度溫度圖像，發(fā)展了AT-ACCA(Artificial Thermal-AutomatedCloud-CoverAssessment)算法，該算法盡管可W很精確地估算出云 的覆蓋區(qū)域，但也只限于Landsat系列影像。（Aliaksei等，2014)通過改進(jìn)暗目標(biāo)提取的 方法計(jì)算霧厚度圖像（HTM)，并分別對(duì)Landsat8 0LI和WorldView-2進(jìn)行霧區(qū)域檢測和 校正，去霧后的圖像其光譜特征變化具有很好的一致性。算法主要的不足之處在于處理沙 漠、雪地等高反射背景圖像時(shí)，難W通過獲取暗目標(biāo)來估算HTM，此外，其方法需要進(jìn)行波段 合成，并不適用于缺乏短波段的影像。
[0006] 如上所述，現(xiàn)有的去霧圖像處理算法或只針對(duì)霧全局均勻分布的圖像，或只能處 理某一類型影像，或難w對(duì)某些地物特征的影像進(jìn)行有效處理，算法的通用性較差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明的目的在于提供一種結(jié)合暗通道圖像和霧厚度圖像的DCM-HTM算法，在對(duì) 光學(xué)衛(wèi)星遙感影像霧區(qū)進(jìn)行精確檢測的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了可針對(duì)局部霧區(qū)的有效去霧校正。
[0008] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種適用于光學(xué)遙感影像的DCM-HTM去霧霸方法， 包括W下幾個(gè)步驟：
[0009] 步驟一，霧區(qū)檢測和提取；通過選取大小為《X?的暗通道窗口darkC_ W(?X?)，對(duì)寬高為（W，H)的原始影像求取暗通道圖像DCM，然后對(duì)DCM進(jìn)行mean-shift 平滑并根據(jù)直方圖自動(dòng)設(shè)定闊值生成二值圖像化g_region，二值圖像化g_region中灰度 值為1的區(qū)域即為霧區(qū)域；
[0010] 步驟二，霧厚度圖像HTM提??；對(duì)獲取的暗通道圖像選取大小為X?'的不 重疊窗口HTM_W(?'，《' )，《'G[3,9]求取霧厚度圖像HTM，由于通過不重疊窗口后 所獲取的HTM是原始影像寬高的I/O'，對(duì)其再進(jìn)行濾波、重采樣回原圖大??；
[0011] 步驟S，霧區(qū)校正；通過霧厚度圖像HTM和所提取的化g_region二值圖像，求取地 物背景貢獻(xiàn)值BACK,W此來修正HTM，達(dá)到保留正常區(qū)域的目的，最后基于福射傳輸原理， 在檢測出的DCM霧區(qū)內(nèi)，通過HTM去霧模型對(duì)原始影像進(jìn)行校正處理。
[0012] 其中，在所述步驟一中，暗通道圖像Idatk(x)的獲取方法如公式
>所示；其中，r表示原始圖像的每個(gè)通道，C表示R、G、B=通 道，Q(X)表示W(wǎng)像素X為中屯、的一個(gè)窗口；
[001引定義I康示第i波段原始影像，DCMi(x)為其對(duì)應(yīng)的暗通道圖像，其獲取方法如公^
所示；
[0014] 定義總的概率密度馬樹為兩個(gè)規(guī)則概率密度
聚積的結(jié)果，
豐中，x3是坐標(biāo)空間部分，Xt是對(duì)應(yīng)的顏色空間部分，h,和 hf分別代表坐標(biāo)空間和顏色空間的核函數(shù)帶寬，C為歸一化的相關(guān)系數(shù)，用于濾波并分割時(shí) 所需設(shè)定的變量用h=h化,，hf，M)表示，其結(jié)果將包含像素點(diǎn)少于數(shù)值M的區(qū)域與它最相 似的區(qū)域合并。
[00巧]其中，在所述步驟一中，經(jīng)過mean-shift平滑處理后，利用公式
根據(jù)闊值T對(duì)暗通道圖像二值化，將圖像分為背景區(qū)域 值N' 0)和霧區(qū)域值N' 。。。。_日郵1= 1);在W'lW區(qū)間內(nèi)直方圖最大值ihktM。濟(jì)最 小值ihktm。處的DN值DN[ihktiJ和DN[ihktm。]來確定最佳闊值T，具體求值方法如公式T =伽[ihistMax]+DN[ihistmn])/2DN[ihisaax]，DN[ihk細(xì)J聲 0 所示。
[0016] 其中，在所述步驟二中，首先假定暗通道圖像DCM寬高分別為W和H，根據(jù)所選取的 不重疊窗口HTM_W(? '，《 ')計(jì)算初始輸出的HTM大小，即為DCM寬高的I/O';則從 輸出的HTM像元坐標(biāo)點(diǎn)（X'，y')出發(fā)，讀取DCM起始點(diǎn)（《' *x'，《' *y')，寬高均 為大小的窗口像元值，記為n(x'，y')，最后取該窗口內(nèi)的最小值作為當(dāng)前點(diǎn)的HTM值，計(jì)算方法如公式HTMi(x'，y' ) =minye。^ >{DCMi(y)}所示；其中，DCMi(y)為第i 波段暗通道圖像在窗口Q(x'，y')范圍內(nèi)的像元值，HTMi(x'，y')則表示對(duì)應(yīng)的寬高 為（W/W'，H/w')的霧厚度圖像。
[0017] 其中，對(duì)HTM進(jìn)行濾波，選擇中值濾波，模板大小為mXm，mG巧，9]，來平滑矩陣 窗口所產(chǎn)生的噪聲并重采樣成原圖大小。
[0018] 其中，所述HTM包括=部分，分別是大氣中氣溶膠等的散射部分、一些高亮度地表 W及霧的影響部分；該里將前兩者歸為大氣的影響，W背景BACK表示，則修正后的霧厚度 圖像HTM'用
表示；則執(zhí)V/〇T,y)=田郵知y) +HTW〇:,3〇. 其中，DN'i(x，y)為原始影像第i波段點(diǎn)（X，y)處的灰度值，0W沁.分為其校正的結(jié)果圖 像，HTMi(x，y)為霧厚度圖像。
[0019] 本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明提供的適用于光學(xué)遙感影像的DCM-HTM去霧霸方 法，基于暗通道圖像包含少量的地表反射信息該一優(yōu)勢條件，采用mean-shift和直方圖自 動(dòng)闊值實(shí)現(xiàn)較為精確地霧區(qū)域檢測和提??；通過對(duì)霧區(qū)域范圍內(nèi)的非亮度目標(biāo)提取小窗口 實(shí)現(xiàn)在保證高亮度目標(biāo)不被過度校正的基礎(chǔ)上達(dá)到進(jìn)一步削減霧的目的；基于檢測的霧區(qū) 域，結(jié)合霧厚度圖像HTM計(jì)算正常區(qū)域地物背景貢獻(xiàn)值BACK來修正HTM，很好的保留了正常 區(qū)域的灰度值。
【附圖說明】
[0020] 圖1為本發(fā)明提供的適用于光學(xué)遙感影像的DCM-HTM去霧霸方法的流程圖；
[0021] 圖2為實(shí)驗(yàn)1中的原始影像圖片數(shù)據(jù)1 ;
[0022] 圖3為實(shí)驗(yàn)1中對(duì)數(shù)據(jù)1進(jìn)行DCM-HTM校正后的結(jié)果圖片；
[0023] 圖4為實(shí)驗(yàn)1中的數(shù)據(jù)1校正前后灰度值變化圖；
[0024] 圖5為實(shí)驗(yàn)1中的原始影像圖片數(shù)據(jù)2 ;
[0025] 圖6為實(shí)驗(yàn)1中對(duì)數(shù)據(jù)2進(jìn)行DCM-HTM校正后的結(jié)果圖片；
[0026] 圖7為實(shí)驗(yàn)1中的數(shù)據(jù)2校正前后灰度值變化圖；
[0027] 圖8為LandsatSOLI的藍(lán)波段的局見度目標(biāo)圖像；
[0028] 圖9為LandsatSOLI的實(shí)驗(yàn)1暗通道圖像；
[0029] 圖10為LandsatSOLI的實(shí)驗(yàn)2暗通道圖像；
[0030] 圖11為LandsatSOLI未考慮ki校正結(jié)果的（R、G、B)顯示；
[0031] 圖12為LandsatSOLI考慮ki校正結(jié)果的化G、B)顯示；
[003引圖13為GF-lwfv2的藍(lán)波段的高亮度目標(biāo)圖像
[003引 圖14為GF-lwfv2的實(shí)驗(yàn)1暗通道圖像；
[0034] 圖15為GF-lwfv2的實(shí)驗(yàn)2暗通道圖像；
[003引 圖16為GF-lwfv2未考慮ki校正結(jié)果的化G、B)顯示；
[003引 圖17為GF-lwfv2考慮ki校正結(jié)果的化G、B)顯示；
[0037] 圖18為LandsatSOLI校正前后圖像的直方圖變化圖；
[003引圖19為GF-lwfv2校正前后圖像的直方圖變化圖。
【具體實(shí)施方式】
[0039] 參閱圖1，本發(fā)明提供的適用于光學(xué)遙感影像的DCM-HTM去霧霸方法，包括W下幾 個(gè)步驟：
[0040] 步驟一，霧區(qū)檢測和提??；通過選取大小為《X?的暗通道窗口darkC_ W(?X?)，對(duì)寬高為（W，H)的原始影像求取暗通道圖像DCM，然后對(duì)DCM進(jìn)行mean-shift 平滑并根據(jù)直方圖自動(dòng)設(shè)定闊值生成二值圖像化g_region，二值圖像化g_region中灰度 值為1的區(qū)域即為霧區(qū)域；
[0041] 步驟二，霧厚度圖像HTM提??；對(duì)獲取的暗通道圖像選取大小為X?'的不 重疊窗口HTM_W(?'，《' )，