一種多特征聯(lián)合的光學(xué)衛(wèi)星影像云與云陰影檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種云與云陰影檢測(cè)方法，具體涉及一 種多特征聯(lián)合的光學(xué)衛(wèi)星影像云與云陰影檢測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在光學(xué)衛(wèi)星影像云與云陰影檢測(cè)中，人工目視檢測(cè)精度高、可靠性高，但自主性 強(qiáng)、效率低，無(wú)法統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行檢測(cè)。自動(dòng)的云與云陰影檢測(cè)方法能根據(jù)云與云陰影的光譜 特征，能更為高效客觀地提取影像中云與云陰影的位置。然而，由于大多光學(xué)衛(wèi)星影像中缺 少水汽吸收波段或熱紅外波段，且云與云陰影的光譜特征變化范圍較大，導(dǎo)致難以實(shí)現(xiàn)較 高精度地云影自動(dòng)檢測(cè)。
[0003]已有的對(duì)光學(xué)衛(wèi)星影像中云與云陰影進(jìn)行檢測(cè)的方法，大部分僅依靠光譜特征， 對(duì)于僅有可見(jiàn)光與近紅外波段的影像而言，這類型方法通常會(huì)漏檢薄云并將高亮地物錯(cuò)檢 為云，難以達(dá)到較好的云與云陰影綜合檢測(cè)結(jié)果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種多特征聯(lián)合的光學(xué)衛(wèi)星影像云與云陰 影檢測(cè)方法。
[0005] 本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是:一種多特征聯(lián)合的光學(xué)衛(wèi)星影像云與云陰影檢測(cè)方 法，其特征在于，包括以下步驟：
[0006] 步驟1:檢測(cè)光學(xué)衛(wèi)星影像中的厚云，生成粗糙的云掩膜；
[0007] 步驟2:通過(guò)局部?jī)?yōu)化策略，檢測(cè)厚云周圍的薄云，生成精細(xì)的云掩膜；
[0008] 步驟3:構(gòu)建基于對(duì)象的云過(guò)濾器，剔除精細(xì)云掩膜中可能存在的非云高亮地物對(duì) 象，經(jīng)處理后生成最終的云掩膜；
[0009] 步驟4:在光學(xué)衛(wèi)星影像中陸地和水體區(qū)域分別提取陰影，構(gòu)建基于對(duì)象的陰影過(guò) 濾器，剔除陰影掩膜中可能存在的水體，生成最終的陰影掩膜；
[0010] 步驟5:結(jié)合云與陰影掩膜，通過(guò)面向?qū)ο蟮脑脐幱捌ヅ浼靶Ｕ?，云陰影掩膜局?優(yōu)化及基于對(duì)象的云陰影過(guò)濾，經(jīng)處理后生成最終的云陰影掩膜；
[0011] 步驟6:合并云掩膜與云陰影掩膜并輸出。
[0012] 作為優(yōu)選，步驟1的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程是通過(guò)輻射定標(biāo)將原始光學(xué)衛(wèi)星影像從DN值轉(zhuǎn) 換為大氣反射率，根據(jù)光學(xué)衛(wèi)星影像中云的光譜特征，選擇云指數(shù)、可見(jiàn)光波段比、單波段 閾值作為約束條件，對(duì)原始的光學(xué)影像進(jìn)行閾值分割，提取影像中厚云所在的位置，生成粗 糙的云掩膜；
[0013] 其中云指數(shù)Cloud Index、可見(jiàn)光波段比Band Ratio分別為：
[0014] Cloud Index = RB~0.6 · Rr (1)；
[0015]
[0016] 其中Rr，Rg，Rb分別表示可見(jiàn)光紅、綠、藍(lán)三個(gè)波段的大氣反射率。
[0017] 作為優(yōu)選，步驟2的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程是以粗糙的云掩膜作為輸入影像，分別以云指數(shù) 圖、近紅外波段影像作為引導(dǎo)影像進(jìn)行引導(dǎo)濾波，并對(duì)輸出的灰度圖進(jìn)行閾值分割，從而得 到新生成的云掩膜;檢測(cè)影像中的水體，將影像劃分為陸地和水體區(qū)域；以新生成的云掩膜 作為輸入影像，以真彩色影像作為引導(dǎo)影像進(jìn)行引導(dǎo)濾波，并對(duì)輸出的灰度圖分陸地和水 體區(qū)域分別進(jìn)行閾值分割，完成此步的局部?jī)?yōu)化策略后生成初步的云掩膜。
[0018] 作為優(yōu)選，步驟3的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程是將初步的云掩膜中八鄰域相連的云像元以對(duì) 象的形式聚合，提取每個(gè)對(duì)象的幾何與紋理特征，根據(jù)云與非云對(duì)象在幾何與紋理特征上 的差異判定非云對(duì)象并從掩膜中剔除，刪除像元數(shù)量低于或等于5個(gè)像素的對(duì)象，填充云掩 膜中的孔洞，生成最終的云掩膜；
[0019] 所述紋理特征是由旋轉(zhuǎn)不變局部二值模式(LBP)算子提取的顯著性直方圖特征組 成;所述幾何特征包括分形維數(shù)FD和旋轉(zhuǎn)外接矩形長(zhǎng)寬比LWR:
[0020]
[0021]
[0022] 其中g(shù)irth和area分別表示對(duì)象的周長(zhǎng)與面積，length和width分別表示對(duì)象旋轉(zhuǎn) 外接矩形的長(zhǎng)寬。
[0023]作為優(yōu)選，所述根據(jù)云與非云對(duì)象在幾何與紋理特征上的差異判定非云對(duì)象并從 掩膜中剔除，其判定準(zhǔn)則包括以下子步驟：
[0024]步驟3.1:計(jì)算對(duì)象的面積Area、分形維數(shù)FD及其旋轉(zhuǎn)外接矩形長(zhǎng)寬比LWR;在滿足 Area小于40000的前提下，如果FD大于1.54或LWR大于6,則判定當(dāng)前對(duì)象為非云對(duì)象，并繼 續(xù)對(duì)下一個(gè)對(duì)象進(jìn)行判定;否則進(jìn)入步驟 3.2;
[0025] 步驟3.2:在未滿足步驟3.1中條件的情況下，如果對(duì)象的Area小于4000且LWR大于 5，則判定當(dāng)前對(duì)象為非云對(duì)象，并繼續(xù)對(duì)下一個(gè)對(duì)象進(jìn)行判定;否則進(jìn)入步驟3.3;
[0026] 步驟3.3:在未滿足步驟3.1和步驟3.2中條件的情況下，計(jì)算當(dāng)前對(duì)象外接矩形長(zhǎng) 寬各拓展0.1倍后的區(qū)域(同時(shí)強(qiáng)制使得外接矩形最小的長(zhǎng)或?qū)挒?6個(gè)像素)的旋轉(zhuǎn)不變模 式LBP紋理直方圖，并計(jì)算其與云對(duì)象與非云對(duì)象模板的紋理直方圖的卡方距離分別為 DisC和DisN，如果DisC減DisN的差大于0.02且DisN小于0.1，則判定當(dāng)前對(duì)象為非云對(duì)象， 并繼續(xù)對(duì)下一個(gè)對(duì)象進(jìn)行判定;否則繼續(xù)對(duì)下一個(gè)對(duì)象進(jìn)行判定。
[0027] 作為優(yōu)選，步驟4的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程是通過(guò)Flood-fill分別對(duì)影像的近紅外波段影 像以及可見(jiàn)光均值圖進(jìn)行形態(tài)學(xué)變換，提取變換前后反射率差異大于0.06和0.01的位置分 別作為影像中的陸地與水體中的陰影;結(jié)合前期檢測(cè)的水體，通過(guò)基于對(duì)象的陰影過(guò)濾，從 陰影中剔除可能存在的水體，從而生成陰影掩膜。
[0028]作為優(yōu)選，步驟5的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程是結(jié)合云掩膜與陰影掩膜，進(jìn)行基于對(duì)象的云與 云陰影匹配，并根據(jù)陰影掩膜進(jìn)行基于對(duì)象的云陰影校正，從而生成粗糙的云陰影掩膜；以 云陰影掩膜為輸入影像，假彩色圖作為引導(dǎo)影像進(jìn)行引導(dǎo)濾波，對(duì)輸出結(jié)果進(jìn)行二值化得 到初步的云陰影掩膜;在此基礎(chǔ)上進(jìn)行基于對(duì)象的云陰影過(guò)濾，并刪除像元數(shù)量低于或等 于7個(gè)像素的對(duì)象，填充云陰影掩膜中的孔洞并膨脹1~3個(gè)像素，生成最終的云陰影掩膜。 [0029]本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：
[0030] (1)本發(fā)明聯(lián)合光譜、幾何、紋理多特征，通過(guò)局部?jī)?yōu)化策略及基于對(duì)象過(guò)濾，基本 解決了光學(xué)衛(wèi)星影像中薄云難檢測(cè)、高亮地物難去除的問(wèn)題，顯著提高了云檢測(cè)精度； [0031] (2)本發(fā)明在云與云陰影匹配后增加基于對(duì)象的云陰影校正等過(guò)程，并優(yōu)化了水 體區(qū)域云陰影的檢測(cè)，相比其它方法，能得到更好地云陰影檢測(cè)結(jié)果；
[0032] (3)以高分一號(hào)GF-1WFV影像(尺寸約17000X16000)為例，本發(fā)明能在短時(shí)間20s 內(nèi)快速準(zhǔn)確估計(jì)影像中的云覆蓋量，或以正常的處理速度1~5min內(nèi)實(shí)現(xiàn)云與云陰影位置 的精準(zhǔn)檢測(cè)。
[0033]總之，本發(fā)明提出的方法可有效地檢測(cè)光學(xué)衛(wèi)星影像中云與云陰影，實(shí)現(xiàn)高精度 自動(dòng)檢測(cè)。
【附圖說(shuō)明】
[0034]圖1:本發(fā)明實(shí)施例的總體流程。
[0035]圖2:本發(fā)明實(shí)施例的詳細(xì)流程。
[0036]圖3:本發(fā)明實(shí)施例步驟2中局部?jī)?yōu)化策略的實(shí)例說(shuō)明。
[0037]圖4:本發(fā)明實(shí)施例步驟3中面向?qū)ο蟮脑七^(guò)濾判定流程。
[0038]圖5:本發(fā)明實(shí)施例步驟3中面向?qū)ο蟮脑七^(guò)濾的實(shí)例說(shuō)明。
[0039]圖6:本發(fā)明實(shí)施例步驟5中的面向?qū)ο蟮脑脐幱捌ヅ浼靶Ｕ龍D示說(shuō)明。
[0040]圖7:本發(fā)明實(shí)施例的光學(xué)衛(wèi)星影像云與云陰影檢測(cè)結(jié)果圖示說(shuō)明。
【具體實(shí)施方式】
[0041]為了便于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員理解和實(shí)施本發(fā)明，下面結(jié)合附圖及實(shí)例對(duì)本發(fā)明 作進(jìn)一步的詳細(xì)描述，應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的實(shí)施示例僅用于說(shuō)明和解釋本發(fā)明，并不用 于限定本發(fā)明。
[0042]在利用光譜特征的基礎(chǔ)上，在厚云周圍通過(guò)局部?jī)?yōu)化策略進(jìn)一步提取薄云，以及 幾何與紋理特征的聯(lián)合應(yīng)用，可在一定程度上解決薄云難檢測(cè)、高亮地物難去除問(wèn)題，從而 實(shí)現(xiàn)高精度地自動(dòng)云覆蓋量快速估計(jì)及云與云陰影精確檢測(cè)?；谏鲜隼碚?，請(qǐng)見(jiàn)圖1和圖 2,本發(fā)明提供的一種多特征聯(lián)合的光學(xué)衛(wèi)星影像云與云陰影檢測(cè)方法，包括以下步驟： [0043]步驟1:基礎(chǔ)云檢測(cè)。通過(guò)輻射定標(biāo)將原始影像從DN值轉(zhuǎn)換為大氣反射率，根據(jù)光 學(xué)衛(wèi)星影像中云的光譜特征，選擇云指數(shù)、可見(jiàn)光波段比、單波段閾值作為約束條件，對(duì)原 始的光學(xué)影像進(jìn)行閾值分割，提取影像中厚云所在的位置，生成粗糙的云掩膜。其中云指數(shù) (Cloud Index)、可見(jiàn)光波段比(Band Ratio)定義如下：
[0044] Cloud Index = RB~0.6 · Rr (1)；
[0045]
[0046] 其中Rr，Rg，Rb分別表示可見(jiàn)光波譜范圍紅、綠、藍(lán)波段的大氣反射率。
[0047]步驟2:精細(xì)化云掩膜。以粗糙的云掩膜作為輸入影像，分別以云指數(shù)圖、近紅外波 段影像作為引導(dǎo)影像進(jìn)行引導(dǎo)濾波，并對(duì)輸出的灰度圖進(jìn)行閾值分割，此步可通過(guò)引入更 多的波段信息去除云掩膜中的雜質(zhì)，從而得到新生成的云掩膜。檢測(cè)影像中的水體，將影像 劃分為陸地和水體區(qū)域。以新生成的云掩膜作為輸入影像，以真彩色影像作為引導(dǎo)影像進(jìn) 行引導(dǎo)濾波，并對(duì)輸出的灰度圖分陸地和水體區(qū)域分別進(jìn)行閾值分割，完成此步的局部?jī)?yōu) 化策略后生成初步的云掩膜，如圖3所示。
[0048]步驟3:整體改善云掩膜。將初步云掩膜中八鄰域相連的云像元以