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高分辨率遥感影像阴影消除技术(2008年)

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简介：
本研究聚焦于开发先进的算法和技术，用于处理和分析高分辨率遥感图像中的阴影问题。通过创新的方法去除或减少阴影干扰，提高图像解析精度及信息提取效率，为环境监测、城市规划等领域提供有力支持。 本段落提出了一种全自动彩色影像阴影去除算法，基于对阴影属性的分析。首先将图像转换为HSI（色调、饱和度、亮度）空间，并利用阴影区域亮度低且饱和度高的特点，结合小区域处理与数学形态学方法来精确定位阴影区域。接着，在各独立的阴影区域内以及其邻近非阴影区域中分别进行匹配补偿操作，针对I、H和S分量图中的变化做出调整。最后将图像转换回RGB空间以完成去影过程。实验结果显示该算法能够在不改变原始影像非阴影部分信息的前提下有效去除阴影影响。

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  • 高分辨率遥感影像阴影消除技术(2008年)
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    本研究聚焦于开发先进的算法和技术，用于处理和分析高分辨率遥感图像中的阴影问题。通过创新的方法去除或减少阴影干扰，提高图像解析精度及信息提取效率，为环境监测、城市规划等领域提供有力支持。 本段落提出了一种全自动彩色影像阴影去除算法，基于对阴影属性的分析。首先将图像转换为HSI（色调、饱和度、亮度）空间，并利用阴影区域亮度低且饱和度高的特点，结合小区域处理与数学形态学方法来精确定位阴影区域。接着，在各独立的阴影区域内以及其邻近非阴影区域中分别进行匹配补偿操作，针对I、H和S分量图中的变化做出调整。最后将图像转换回RGB空间以完成去影过程。实验结果显示该算法能够在不改变原始影像非阴影部分信息的前提下有效去除阴影影响。
     
  • 基于面向对象的高分辨率遥感影像分割技术探讨
    优质
    本研究聚焦于采用面向对象的方法，对高分辨率遥感影像进行有效分割的技术探究，旨在提高图像分析与理解的精确度。 本段落提出了一种结合光谱、形状和纹理的图像分割算法，该方法在处理高分辨率遥感图像时表现出色，并符合人的视觉习惯。此外，这种方法还达到了面向对象遥感处理系统ELU对分类精度的要求。
     
  • HIS阴影检测_遥感影像_his_python_阴影检测_
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    本项目采用Python编程语言，在遥感影像处理领域中应用HSV色彩模型中的HIS分量，专注于高效准确地进行阴影区域自动识别与分析。 武汉大学遥感原理实习要求将影像转换到HIS空间以实现阴影检测。
     
  • 遥感影像镶嵌中拼接缝的消除技术.pdf
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    本文探讨了遥感影像在镶嵌过程中的拼接缝问题，并提出了一种有效的消除技术，以提高最终图像的质量和连续性。 本段落分析了现有遥感影像镶嵌过程中拼接缝消除方法的优缺点，并提出了一种新的强制改正技术来解决这一问题。通过大量实际图像进行试验验证后发现，所提出的这种方法在拼接缝消除方面表现出色，同时算法简便且易于实现，适用于处理彩色和黑白等多种类型的图像。
     
  • 考虑阴影概率限制的遥感图像建筑阴影识别
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    本研究聚焦于提升遥感图像中建筑物阴影的识别精度，创新性地引入了阴影概率限制模型，有效增强了复杂光照条件下阴影区域的检测能力。 针对高分辨率遥感影像中的建筑物阴影检测需求，我们研究了一种基于主成分变换与色调、色饱和度和强度（HSI）空间的光谱特性提取方法。通过分析主成分变换结果及地物在HSI空间中不同的光谱特征，该方法能够消除暗色地物的影响，并准确识别水体中的建筑物阴影，从而避免了传统方法因水体与建筑阴影相似而产生的误检和漏检问题。 实验采用吉林一号卫星影像验证此方法的有效性。结果显示，在检测过程中，误检率和漏检率均低于6%，总体分类精度及Kappa系数则高于0.9。此外，该方法显著降低了水体对建筑物阴影识别的影响，并提高了整体的阴影检测效果。
     
  • 静态阴影消除
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    静态阴影消除技术是一种图像处理方法，专注于去除或减少图片中由于光照原因产生的固定阴影，提升图像清晰度和视觉效果。 静态阴影去除 静态阴影去除 静态阴影去除 静态阴影去除
     
  • 基于深度学习的高分辨率遥感影像语义分割
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    本研究利用深度学习技术，针对高分辨率遥感影像进行高效准确的语义分割，旨在提升图像解译精度与自动化水平。 高分辨率遥感影像包含大量地理信息。然而，基于传统神经网络的语义分割模型难以从这些图像中的小物体提取高层次特征，导致较高的分割错误率。本段落提出了一种改进DeconvNet网络的方法，通过编码与解码结构特征连接来提升性能。在编码阶段，该方法记录池化操作的位置并在上采样过程中加以利用，有助于保留空间信息；而在解码阶段，则采用对应层的特征融合以实现更有效的特征提取。训练模型时使用预训练模型可以有效扩充数据集，从而避免过拟合问题的发生。 实验结果显示，在优化器、学习率和损失函数适当调整的基础上，并通过扩增的数据进行训练后，该方法在验证遥感影像上的分割精确度达到了约95%，明显优于DeconvNet和UNet网络的表现。
     
  • 遥感图像条带消除技术
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    遥感图像条带消除技术旨在解决卫星影像中因传感器或大气因素导致的亮度不均问题，通过先进的算法恢复图像原始清晰度，提升数据应用价值。 代码能够去除加性条带噪声和乘性条带噪声，并且还有全局条纹去除功能。该程序已经在环境星的HSI数据上进行了试验，证明是切实可行的。