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    基于數(shù)字圖像處理的邊坡監(jiān)測中陰影檢測研究

    2020-07-22 09:55:45申德興
    電腦知識與技術(shù) 2020年12期
    關(guān)鍵詞:圖像處理

    申德興

    摘要:我國是邊坡災(zāi)害頻發(fā)的國家,嚴(yán)重的邊坡災(zāi)害對人民群眾的財(cái)產(chǎn)安全和交通運(yùn)輸安全造成很大威脅。數(shù)字圖像測量是邊坡監(jiān)測中新興技術(shù),它具有測量迅速安全、監(jiān)測成本低等優(yōu)點(diǎn)。由于邊坡往往具有復(fù)雜的地形環(huán)境,攝取的圖像難免會存在陰影,對圖像處理造成干擾。本文就幾種典型陰影檢測算法進(jìn)行介紹,分析邊坡陰影特點(diǎn),并提出一種基于色彩飽和度的陰影檢測算法,實(shí)現(xiàn)邊坡圖像中陰影區(qū)域的快速檢測。

    關(guān)鍵詞:邊坡監(jiān)測;圖像處理;陰影檢測

    中圖分類號:TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

    文章編號:1009-3044(2020)12-0205-02

    我國地形復(fù)雜,山區(qū)眾多,邊坡災(zāi)害頻發(fā)。邊坡災(zāi)害大致分為三種,分別是滑坡、崩塌、泥石流。我國西南山區(qū)邊坡災(zāi)害尤為嚴(yán)重,對人民群眾的財(cái)產(chǎn)安全和交通運(yùn)輸安全造成很大威脅,一起災(zāi)害導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失能達(dá)數(shù)千萬元。

    數(shù)字圖像測量是近年來新興的邊坡監(jiān)測技術(shù),與傳統(tǒng)方法等比較,具有廉價(jià)、高效、穩(wěn)定、安全的優(yōu)勢。在攝取邊坡圖像的過程中,由于邊坡具有復(fù)雜的地形會產(chǎn)生許多陰影,這些陰影在對邊坡圖像的分析中會造成不利影響,比如陰影變化和邊坡位移結(jié)合在一起,導(dǎo)致計(jì)算機(jī)對邊坡位移發(fā)生與否產(chǎn)生誤判。因此,有必要對邊坡圖像的陰影進(jìn)行檢測和分析。

    1基于飽和度的陰影檢測算法

    1.1算法原理

    從直觀上來看,圖像中陰影區(qū)域和普通區(qū)域的一個(gè)明顯區(qū)別在于,陰影區(qū)域的色彩飽和度發(fā)生變化,一般比區(qū)域中的物體不在陰影中時(shí)的飽和度低。即可以通過檢測圖像中像素的飽和度來識別可能的陰影區(qū)域。

    從圖1中可以看出,當(dāng)原圖像中加入陰影時(shí),圖像的飽和度發(fā)生變化,即由于陰影的原因使得圖像中該區(qū)域內(nèi)的像素飽和度變化到了某一閾值范圍內(nèi)。因此可以充分利用該現(xiàn)象,將圖像轉(zhuǎn)換到HLS色彩空間下,然后選擇兩個(gè)閾值δ1和δ2,找出圖像中的像素飽和度滿足δ2

    2.2算法實(shí)現(xiàn)

    首先將原圖像轉(zhuǎn)換到HLS色彩空間,提取S通道的值;再對S通道圖像使用高斯濾波,來平滑圖像,濾除噪聲;然后對S通道圖像的像素遍歷并判斷大小,找出飽和度s<δ1的區(qū)域A1;找出飽和度s>δ2的區(qū)域A2,陰影區(qū)域即由既存在于區(qū)域A1中又存在于區(qū)域A2中國的像素點(diǎn)組成,即陰影區(qū)域As=A1A2;之后去除連通域面積Sc小于閾值δ3的區(qū)域,這部分區(qū)域可能是不感興趣的區(qū)域(如邊坡中一個(gè)小凹洞產(chǎn)生的附影),剩下的區(qū)域即陰影區(qū)域,最后利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法對As進(jìn)行完整性修復(fù)。

    2.3實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

    基于HLS色彩空間下的飽和度的陰影檢測算法,本文在這里做了兩組實(shí)驗(yàn),所選取的圖像來自互聯(lián)網(wǎng)的邊坡圖像。在下面的實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖中,分別包括原圖像以及標(biāo)示出陰影區(qū)域的結(jié)果圖像。

    結(jié)果分析:觀察以上兩組實(shí)驗(yàn)的結(jié)果圖,可以看出來,采用基于飽和度的陰影檢測算法,通過合理選擇兩個(gè)飽和度的閾值即檢測出陰影,并排除了面積較小的附影區(qū)域。本算法設(shè)計(jì)簡單,無復(fù)雜運(yùn)算,魯棒性好,適用范圍較廣,可以得到較為完整的陰影區(qū)域。

    3結(jié)論

    邊坡由于自身地形多樣,產(chǎn)生陰影的情況十分復(fù)雜,一般的陰影檢測算法效果不太理想,尤其涉及邊緣檢測的算法很容易檢測結(jié)果中包含邊坡自身及其上各種物體的邊緣,基于飽和度的陰影檢測算法提供了一種邊坡圖像陰影檢測的新的途徑,能夠?qū)崿F(xiàn)大部分的邊坡圖像中陰影的自動檢測,但由于復(fù)雜背景的干擾,也可能存在誤檢的情況。對邊坡圖像進(jìn)行處理時(shí)陰影區(qū)域并不一定完全正確,但是排除的區(qū)域包含陰影,剩余的區(qū)域則不包含陰影,而邊坡監(jiān)測一定要排除陰影的干擾,故而可以誤判一些非陰影部分。

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