[发明专利]遥感影像色彩归一化的多特征点约束直方图规整方法

说明书

遥感影像色彩归一化的多特征点约束直方图规整方法，分别统计输入影像和参考影像的直方图并归一化，得到不同灰度值所占的比例，然后采用高斯滤波器进行滤波，得到平滑的直方图；将平滑的直方图看成是按照灰度由小到大依次连接对应灰度值比例而成的曲线，通过道格拉斯算法提取特征点；在直方图的灰度范围一致化处理的基础上，按照最小距离以及特征点类型建立特征点间的对应关系；以特征点作为约束，利用直方图规整建立输入影像到参考影像的灰度映射方程；根据灰度映射方程，对输入影像进行灰度重采样，得到结果影像。本发明能够拟合不同灰度范围灰度值压缩或者拉伸的情况，克服误差累积和传递。

技术领域

本发明涉及一种面向遥感影像色彩归一化的多特征点约束直方图规整方法。

背景技术

受植被季相变化、传感器畸变、获取时刻大气条件差异等因素影响，不同时间获取的遥感影像间存在色彩差异，具体包括整体灰度分布的差异及其部分地物颜色变化。色彩归一化的目的是消除两期影像之间的色彩差异，使得影像镶嵌等应用中获得无缝的合成影像。直方图是影像上不同灰度级分布情况的统计度量，不考虑地物变化情况下同一地区不同时间获取的影像应该具有相同的直方图。实际中，受前述因素影响，不同灰度级像素所占比例的发生变化，从而引起直方图的形状改变，因而，可以通过改变直方图来进行色彩归一化。

直方图规定化是根据使处理后的影像具有参考影像相同的直方图的原则，建立输入影像到参考影像的灰度映射方程，对输入影像进行灰度重采样，以消除两者之间的色彩差异。直方图规定化是一种常用的色彩归一化方法，已广泛的用于遥感影像镶嵌(Helmer EH,Ruefenacht B.Cloud-Free satellite image mosaics with regression trees andhistogram matching[J].Photogrammetric Engineering&Remote Sensing,2005,71(9):1079-1089.)、变化检测(Mas J F.Monitoring land-cover changes:a comparison ofchange detection techniques[J].International Journal of Remote Sensing,1999,20(1):139-152.)等应用中，取得了较好的效果。

直方图规定化的问题可以定义为：输入影像I_S和参考影像I_R的灰度值分别构成有序集S和R：

S＝＜0,1,2,...,s-1＞

R＝＜0,1,2,...,r-1＞

直方图规定化是建立序偶：

＜k,l＞∈S×R

其中，S×R表示S和R的笛卡尔积，<k,l>表示将输入影像上灰度值k映射为l。根据映射方程建立方法的不同，主要包括以下几种方法：单映射策略(Single Mapping Law，SML)(Gonzalez R C.Digital image processing[M].Pearson Education India,2009.)、组映射策略(Group Mapping Law，GML)(Zhang Y J.Improving the accuracy of directhistogram specification[J].Electronics Letters,1992,28(3):213-214.)和动态直方图规整(Dynamic Histogram Warping)(Cox I J,Roy S.Dynamic histogram warping ofimage histograms for constant image brightness,histogram matching andhistogram specification:U.S.Patent 5,727,080[P].1998-3-10.)。