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    基于NSCT及RT的遙感圖像陰影消除方法

    2022-06-14 10:07:24張國軍
    計算機仿真 2022年5期
    關(guān)鍵詞:陰影高斯灰度

    劉 洋,張國軍

    (中國科學(xué)院大學(xué)微電子學(xué)院,北京 100000)

    1 引言

    為獲取高空拍攝圖像的某些特征,需進(jìn)一步增強遙感圖像質(zhì)量。遙感技術(shù)最初廣泛應(yīng)用在軍事中,后來成為一種普遍民用技術(shù)。特別是近年來,衛(wèi)星向地面平臺發(fā)送海量遙感影像信息,但大部分影像信息中摻雜了各類干擾因素,獲取的遙感圖像質(zhì)量較差、對比度低、陰影問題明顯,對實際應(yīng)用造成嚴(yán)重影響。陰影是由于光照不足產(chǎn)生的,會導(dǎo)致圖像真實信息丟失,對圖像匹配、特征提取等工作帶來負(fù)面影響。消除遙感圖像中的陰影部分是通過各種方法,增強圖像細(xì)節(jié)信息,且平衡圖像亮度。處理后的圖像既能夠便于計算機處理,還能為后續(xù)操作奠定基礎(chǔ),因此陰影去除值得深入研究。

    為此,文獻(xiàn)[1]提出基于低尺度細(xì)節(jié)恢復(fù)的圖像陰影消除方法。利用光照敏感多尺度圖像分解方式,在不損失光照值前提下提取圖像紋理特征;基于此,獲取多尺度圖像圖層模板,利用模板與真實圖像相匹配,引入邊界復(fù)原子網(wǎng)過渡陰影的邊界,得到紋理豐富的圖像。文獻(xiàn)[2]利用改進(jìn)對數(shù)變換聯(lián)合局部增強的圖像陰影自動補償方法。設(shè)計了改進(jìn)的對數(shù)變換增強算法,建立變換模型,提升陰影區(qū)域亮度;結(jié)合局部補償模型,做加權(quán)處理,改善對比度;利用陰影邊界同類特征點實現(xiàn)陰影參數(shù)補償。但是上述兩種方法保留的細(xì)節(jié)與邊緣信息不夠完整,影響了陰影消除的最終效果。

    基于此,本文提出基于NSCT算法及Retinex理論的遙感圖像陰影消除方法。NSCT具備多尺度、多分辨率等特征,有效優(yōu)化圖像的細(xì)節(jié)保留效果。在Retinex理論中,目標(biāo)可以被觀測到的所有顏色信息取決于目標(biāo)自身反射特征[3]與周圍光強。因此Retinex的思路就是去除光照影響,保留目標(biāo)原有屬性,進(jìn)而消除陰影部分。為驗證所提方法的有效性,設(shè)計了一次仿真。實驗結(jié)果驗證了該方法的應(yīng)用性能的優(yōu)勢。

    2 基于彩色模型的遙感圖像陰影區(qū)域檢測

    2.1 陰影類型與屬性分析

    陰影在遙感圖像中普遍存在。按照陰影的形成原因,可將其劃分為本影與透射陰影[4]兩種。其中前者為物體自身沒有被光源照射到的部位;后者為物體由于光源阻擋生成的背景部分。

    在遙感圖像中,陰影是由于太陽光照射導(dǎo)致的,本影并不明顯,因此遙感圖像中的陰影是指透射陰影。其具有如下屬性:

    1)具有低頻特性:傅里葉變換使圖像從空間域變換到頻率域[5]中,陰影部位的亮度偏低,光線較弱,因此,陰影內(nèi)的圖像梯度偏低,因此具有低頻特性。

    2)亮度值低、飽和度較高:因為大氣具有散射太陽光的功能,因為圖像陰影部位的光線為藍(lán)紫色光,此類光線具有波長較短特征,所以陰影部分的顏色飽和度較高。

    3)陰影部分顏色具有穩(wěn)定特征:一些顏色特征在陰影區(qū)域中比較穩(wěn)定,不會隨成像條件的改變而發(fā)生改變。

    4)陰影部分的紅、綠光波會急劇減少,使藍(lán)紅光與藍(lán)綠光的相關(guān)性減小。

    2.2 陰影區(qū)域檢測

    1)HSV彩色空間

    HSV[6]可體現(xiàn)出人類視覺觀察色彩方式。HSV彩色空間是在柱坐標(biāo)系基礎(chǔ)上將RGB(Red Green Blue,紅綠藍(lán))映射到HSV中,利用下述方程表示:

    (1)

    式中

    (2)

    2)C1C2C3彩色空間

    在一些彩色空間內(nèi),陰影部分的色彩特性不會隨著光照的改變而改變,因此本文利用一種彩色特征不變的C1C2C3空間實現(xiàn)圖像空間轉(zhuǎn)換

    (3)

    3)檢測過程

    HSV-C1C2C3彩色空間陰影檢測方法即為對兩個空間的檢測區(qū)域進(jìn)行計算,若某一部分在兩種空間中均被認(rèn)定為陰影區(qū)域,則該部分就是陰影區(qū)域,反之將其作為亮度較低區(qū)域。

    基于以上內(nèi)容,陰影檢測步驟如下:

    步驟一:獲取色調(diào)分量H、飽和度S以及亮度V;

    步驟二:通過光譜比方式,設(shè)定M=(S-V)/(H+S+V),獲得比值圖像,加強陰影部分色調(diào)、亮度與飽和度等特征;

    步驟三:選取圖像分割閾值,完成圖像分割處理,獲得初步陰影部分;

    步驟四:對分割后的遙感圖像做濾波處理,選出備選陰影部分;

    步驟五:使遙感圖像從RGB空間引入到C1C2C3空間內(nèi),獲取C3分量圖,同時從RGB空間內(nèi)獲得B分量;

    步驟六:對上述獲得的兩個分量圖做閾值分析,確定雙閾值檢測結(jié)果;

    步驟七:將步驟四與步驟六的結(jié)果做重合處理,得到最終的陰影區(qū)域。

    3 遙感圖像陰影消除

    3.1 基于NSCT的遙感圖像去噪

    1)NSCT分解

    Contourlet變換為多分辨率、多方向的多尺度分析方法,改善了小波無法高精度獲取圖像邊緣信息的不足。但是此種方法不具備平移不變性[7],此種特征對圖像處理的效果產(chǎn)生較大影響,圖像在空間域進(jìn)行平移時,Contourlet變換系數(shù)會出現(xiàn)改變,造成去噪后的圖像邊緣會發(fā)生偽吉布斯現(xiàn)象。為使其具備平移不變性,本文利用NSCT方法對其改進(jìn),將圖像分解為低頻與高頻兩個區(qū)域,其中高頻部分被劃分成多個頻率子帶,達(dá)到多方向分解目的;又將低頻細(xì)分為高頻與低頻區(qū)域,實現(xiàn)更加細(xì)致的輪廓分割。圖1為NSCT分解過程,經(jīng)過分解的圖像尺寸不發(fā)生改變。

    圖1 NSCT分解過程

    2)低頻系數(shù)調(diào)節(jié)

    通過NSCT分解后,一些低頻分量中會存在負(fù)數(shù),對圖像的清晰度產(chǎn)生嚴(yán)重影響,因此需對低頻分量進(jìn)行線性增強操作[8]。獲得圖像的最大像素值Xmax與最小像素值Xmin,再通過線性映射函數(shù)將灰度區(qū)間[Xmin,Xmax]映射在[0,255]中,則線性增強函數(shù)表示為

    y=f(x)=255*(x-xmin)/(xmax-xmin)

    (4)

    3)高頻系數(shù)處理

    NSCT變換之后,高頻區(qū)域與圖像邊緣、細(xì)節(jié)及大多數(shù)噪聲相對應(yīng)。描述圖像細(xì)節(jié)的NSTC系數(shù)會由于尺度分解逐漸處于穩(wěn)定狀態(tài),而表示噪聲的NSCT系數(shù)會呈現(xiàn)出指數(shù)下降趨勢。針對高于閾值的NSCT系數(shù),將其作為有用信息保留,而低于閾值的系數(shù),將其作為噪聲并置0。

    (5)

    式中,Zj,k(m,n)表示j尺度,方向k的NSCT系數(shù)。針對Tj,k(m,n),利用Visu Shrinkage閾值法

    (6)

    式中,N描述NSCT分解系數(shù)總數(shù)量。

    (7)

    (8)

    建立能量函數(shù)如下

    (9)

    (10)

    在進(jìn)行高頻系數(shù)處理時,選取的閾值綜合考慮了不同尺度與相同尺度的噪聲特性,因此最終確定的閾值可以有效過濾噪聲,保留更多圖像自身信息,更有利于影像消除操作。

    3.2 基于Retinex理論的圖像陰影消除

    由光學(xué)理論可知,通常到達(dá)視網(wǎng)膜的顏色信號為入射光強和場景內(nèi)任意一點表面反射率的乘積,利用下述公式表示

    I(x,y)=R(x,y)·L(x,y)

    (11)

    式中,R(x,y)代表某一顏色像素(x,y)點的反射率,L(x,y)表示對應(yīng)像素點處入射光強,I(x,y)則描述圖像像素值。

    由此可知圖像像素值取決于入射光與物體反射率。在這一理論基礎(chǔ)上,Retinex對圖像I進(jìn)行分解,分為光照圖像L和反射圖像R,這兩個圖像相互獨立。通過減少光照影響來恢復(fù)由于光線改變丟失的信息,進(jìn)而增強圖像。具體過程如下。

    3.2.1 單尺度Retunex算法

    單尺度Retinex算法可表述為:

    Ri(x,y)=lgIi(x,y)-log[F(x,y)*Ii(x,y)]

    (12)

    式中,Ii(x,y)代表輸入圖像中第i個色彩通道,*為卷積運算符號,Ri(x,y)是Retinex的輸出結(jié)果,F(xiàn)(x,y)表示高斯函數(shù)[9],計算公式如下

    (13)

    式中,σ2代表概率分布標(biāo)準(zhǔn)差,屬于高斯濾波器的參數(shù),r為濾波器模板半徑。

    3.2.2 自適應(yīng)單尺度Retinex理論

    由上述可知單尺度Retinex方法必須經(jīng)過人工設(shè)置參數(shù),圖像增強的效果通常與人工經(jīng)驗有關(guān)。

    由于單尺度Retinex方法只存在一個σ2個參數(shù),只要可以自動設(shè)置σ2,即可提高該算法的自適應(yīng)性。結(jié)合以往經(jīng)驗,通常將高斯模板半徑的值設(shè)置為r=80,但該值僅為經(jīng)驗值,并不代表適用于全部情況。

    通過高斯濾波器進(jìn)行平滑的主要作用是獲得低通濾波遙感圖像。為提高圖像均衡化程度,將整幅圖像灰度均值當(dāng)作高斯函數(shù)尺度。

    由于高斯濾波器屬于線性平滑濾波器[10],利用持續(xù)窗函數(shù)內(nèi)像素加權(quán)即可達(dá)到平滑目的。結(jié)合高斯函數(shù)特性可知,平滑程度隨參數(shù)σ2的增大而增大。因此σ2的計算問題就是判定當(dāng)前像素點對圖像平滑程度的問題。

    設(shè)定圖像灰度均值為M,I′(x,y)為坐標(biāo)(x,y)點的灰度值,row×col代表圖像的像素。那么,圖像平均灰度為

    (14)

    若整幅圖像完全平滑時,即全部點灰度值都相同時,滿足式(15)的等式條件

    R=W′(a,b)

    (15)

    詳細(xì)過程如下:

    步驟一:將式(15)兩端取對數(shù),同時將入射與反射光分量描述為和的形式,如下

    logR=logW′(a,b)=logR(a,b)+logL(a,b)

    (16)

    步驟二:利用高斯模板實現(xiàn)初始圖像的卷積,得到較大噪聲的圖像maxZ(a,b),假設(shè)高斯函數(shù)f(a,b),此時有:

    minZ(a,b)=W(a,b)*f(a,b)

    (17)

    步驟三:在對數(shù)域內(nèi),利用初始圖像與濾波后的圖像進(jìn)行差值運算,得到無陰影圖像Q(a,b)為

    Ret(x,y)=logI(x,y)-maxZ(a,b)

    (18)

    由于像素值為0時,對數(shù)不存在實際意義,因此可令全部灰度值是0的像素值為1。

    4 仿真設(shè)計與研究

    為證明本文方法對遙感圖形陰影消除的效果,進(jìn)行仿真。利用不同算法測試歸一化植被指數(shù)(NDVI)。該指標(biāo)值越高,說明圖像對應(yīng)區(qū)域的光照較好。不同方法的平均NDVI值具體測試結(jié)果如表1。

    表1 不同方法NDVI值表

    由表1能夠看出,本文陰影檢測方法的平均NDVI值明顯高于對比方法,說明本文方法下遙感圖像具有全面較好的光照,去除了陰影。

    在陰影消除效果的仿真中,為更加合理地對本文方法進(jìn)行評價,將清晰度、均值和標(biāo)準(zhǔn)差當(dāng)作評價指標(biāo),其計算公式分別為。

    (19)

    式中,x′(i′,j′)代表遙感圖像像素值,(M′N′)為圖像大小。該值越大表明圖像越清晰。

    (20)

    均值能夠體現(xiàn)出圖像亮度,實際應(yīng)用中均值為128左右,低于該值說明圖像較暗,高于該值,證明圖像越亮。

    (21)

    標(biāo)準(zhǔn)差描述了圖像整體對比度,該值越大,整體對比度越高。

    表2 不同方法陰影去除后的圖像質(zhì)量對比表

    為進(jìn)一步驗證所提方法的有效性,利用不同方法處理遙感圖像,所得結(jié)果如圖2。

    圖2 不同方法陰影消除效果對比圖

    由表2和圖2可知,利用本文方法消除陰影后的圖像無論是在清晰度、均值還是標(biāo)準(zhǔn)差方面均具有絕對優(yōu)勢,獲得了較強的圖像增強效果。這是由于本文首先使用了去噪方法,最大程度保留圖像原始信息,同時本文的Retinex方法具有自適應(yīng)性,可以減少人工干預(yù),獲得更加理想效果。

    5 結(jié)論

    本文提出基于NSCT算法及Retinex理論的遙感圖像陰影消除方法。利用彩色空間轉(zhuǎn)換方法檢測出陰影區(qū)域,通過NSCT算法保留圖像細(xì)節(jié)信息,最后對Retinex理論進(jìn)行改進(jìn),獲取增強后的圖像,有效消除陰影區(qū)域。仿真結(jié)果表明:該方法能夠提高圖像質(zhì)量,提高清晰度。雖然提出的方法在圖像增強方面確定一定效果,但是NSCT方法計算量較大,時效性不足,因此在今后研究中需對其作出改進(jìn)。

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