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遥感技术与应用  2008, Vol. 23 Issue (6): 735-738    DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2008.6.735
图像处理     
基于面向对象技术的高分辨率遥感影像的阴影检测与去除
蒲智1,2,杨辽1,白洁1
(1.中国科学院新疆生态与地理研究所,新疆 乌鲁木齐830011;
2.中国科学院研究生院,北京100039)
Shadow Detection and Removal Based on Object-oriented Method inHigh Spatial Resolution Remote Sense Image
PU Zhi1,2,YANG Liao1,BAI Jie1,2
(1.Xinjiang |Institute of Ecology and Geography,Chinese Academy of Sciences,Urumqi 830011,China;2.The Graduate School of the Chinese Academy of Sciences,Beijing 100039,China)
 全文: PDF(1672 KB)  
摘要:

阴影是高分辨率遥感影像的基本特征之一,阴影的检测对于影像的目标识别和信息恢复十分关键。采用面向对象的技术,通过图像分割,获取阴影对象,结合阴影对象的特征,设置特征函数并分类,最后获得阴影区域。试验证明,该方法简单易行,较精确地提取了阴影区域。

关键词: 阴影阴影检测阴影补偿面向对象    
Abstract:

Shadow detection in high spatial resolution remote image is very critical for target identification and information recovering.In this paper,an object-oriented method is used to detect shadow area.Firstly,the image is processed by segmentation to attain the image objects, then the knowledge is established according to the analysis of the spectral character of the shadow area in the image.Finally,the shadow area could be extracted by using the rules defined in the knowledgebase.The experiment result shows that this method is valid.

Key words:         Shadow    Shadow detection    Shadow compensation    Object    oriented
收稿日期: 2008-06-05 出版日期: 2011-11-07
:  TP 75  
作者简介: 蒲智(1975-),男,博士研究生,主要从事高分辨率遥感影像的信息提取研究。E-mail:puzhi6617914@sina.com。
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引用本文:

蒲智,杨辽,白洁. 基于面向对象技术的高分辨率遥感影像的阴影检测与去除[J]. 遥感技术与应用, 2008, 23(6): 735-738.

PU Zhi,YANG Liao,BAI Jie. Shadow Detection and Removal Based on Object-oriented Method inHigh Spatial Resolution Remote Sense Image. Remote Sensing Technology and Application, 2008, 23(6): 735-738.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/10.11873/j.issn.1004-0323.2008.6.735        http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2008/V23/I6/735

[1] Highnam R,Brady M.Model-Based Image Enhancement of Far Infrared Images[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1997,19(4):410-415.
[2] Voicu L I,Myler H R,Weeks A R.Practical Considerations on Color Image Enhancement Using Homomorphic Filtering[J].Journal of Electronic Imaging,1997,108-113.
[3] Xu M Z,Yu Z H.Automated Extraction of Shadows in very High Resolution Spatial Satellite Image[J].Journal of Gematics,2003,28(1):20-22.[许妙忠,余志惠.高分辨率卫星影像中阴影的自动提取与处理[J].测绘信息与工程,2003,28(1):20-22.]
[4] Wang S G,Wang J L,Wang A P.Shadow Detection and Extraction from Imagery Based on Total Variation[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2006,31(8):663-666.[王树根,王军利,王爱萍.基于整体变分模型的影像阴影检测算法研究[J].武汉大学学报(信息科学版),2006,31(8):663-666.]
[5] Guo J H,Tian Q J,Wu Y Z.Study on Multispectral Detecting Shadow Areas and a Theoretical Model of Removing Shadow from Remote Sensing Images[J].Journal of Remote Sensing,2006,10(2):151-159.[虢建宏,田庆久,吴昀昭.遥感影像阴影多波段检测与去除理论模型研究[J].遥感学报,2006,10(2):151-159.]
[6] Wang S G,Guo Z J,Li D R.Shadow Compensation of Color Aerial Images[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2003,28(5):514-516.[王树根,郭泽金,李德仁.彩色航空影像上阴影区域信息补偿的方法[J].武汉大学学报(信息科学版),2003,28(5):514-516.]
[7] Zhou C Y,Wang P,Zhang Z Y,et al.Classification of Urban Land Based on Object-oriented Information Extraction Technology[J].Remote Sensing Technology and Application,2008,23(1):31-35.[周春艳,王萍,张振勇,等.基于面向对象信息提取技术的城市用地分类[J].遥感技术与应用,2008,23(1):31-35.]

[1] 丁哲,汪小钦,邬群勇. 遥感影像空间分辨率对城市建筑物高度估算精度的影响[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(3): 418-427.
[2] 赖日文,池毓锋,张泽均. 基于亮度恢复模型的Landsat 8数据山区阴影去除[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(3): 563-572.
[3] 闫鹏飞,明冬萍. 尺度自适应的高分辨率遥感影像分水岭分割方法[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(2): 321-330.
[4] 吴迪,史文中,高利鹏,张华,何鹏飞. 一种改进的基于上下文信息的多源数据融合目标提取方法[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(1): 128-135.
[5] 江东,陈帅,丁方宇,付晶莹,郝蒙蒙. 基于面向对象的遥感影像分类研究——以河北省柏乡县为例[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(1): 143-150.
[6] 田峰,陈冬花,黄新利,李虎,姚国慧. 基于形态学阴影指数的高分二号影像建筑物高度估计#br#[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(5): 844-850.
[7] 林齐根,邹振华,祝瑛琦,王瑛. 基于光谱、空间和形态特征的面向对象滑坡识别[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(5): 931-937.
[8] 姬忠林,张月平,李乔玄,刘绍贵,李淑娟,任红艳. 基于GF-1影像的冬小麦和油菜种植信息提取[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(4): 760-765.
[9] 王苏芸,孙中昶,郭华东,申维. 基于面向对象的东营市城乡建设用地信息提取[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(4): 780-786.
[10] 施佩荣,陈永富,刘华,吴云华,魏新,钟泽兵. 基于改进的面向对象遥感影像分类方法研究—以西藏米林县典型林区为例[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(3): 466-474.
[11] 姜萍,刘修国,陈启浩,邵芳芳. 利用多尺度SVM-CRF模型的极化SAR图像建筑物提取[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(3): 475-482.
[12] 朱钟正,陈玉福,朱文泉,郑周涛. 适用于多目标遥感自动解译的最佳专题指数筛选[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(3): 564-574.
[13] 郝泷,陈永富,刘华,朱雪林,达哇扎西,李伟娜. 基于纹理信息CART决策树的林芝县森林植被面向对象分类[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(2): 386-394.
[14] 李炳亚,潘剑君,夏超,陈昕,隋传嘉. 基于空间位置关系的山地湖泊水体提取方法研究[J]. 遥感技术与应用, 2016, 31(5): 983-993.
[15] 邓滢,张红,王超,刘萌. 结合纹理与极化分解的面向对象极化SAR水体提取方法[J]. 遥感技术与应用, 2016, 31(4): 714-723.