一种新的城市航空图像阴影检测算法

高分辨城市航空影像阴影检测和消除及其并行算法的开题报告一、研究背景城市航空影像在城市规划、土地利用和环境管理等领域具有广泛的应用。

然而，在城市建筑密集区域，光照条件不尽相同，空气中的污染物和建筑物本身的阴影等因素会产生阴影遮挡，使城市航空影像中的光照不均匀。

因此，如何在高分辨率的城市航空影像中精确地检测和消除阴影遮挡成为了一个重要的研究方向。

二、研究目的本文旨在提出一种高效的城市航空影像阴影检测和消除方法，并设计出并行算法以加速计算。

三、研究内容和步骤1.基于图像分割的阴影检测为了准确地检测城市航空影像中的阴影，本文将采用基于图像分割的方法。

具体来说，我们将首先将图像划分为多个区域，并进行颜色、亮度等特征的分析，以检测出可能存在阴影的区域。

然后，我们将采用基于形态学的方法来进一步确定阴影的位置和范围。

2. 基于局部特征的阴影消除在检测到阴影后，我们将采用基于局部特征的方法来消除阴影。

具体来说，我们将通过分析每个像素点周围的邻域信息来确定阴影区域的光照强度，然后将其用附近像素点的平均值来代替。

3. 并行算法的设计和实现由于城市航空影像通常具有高分辨率和大量的像素，因此需要采用并行算法来加速计算。

本文将采用GPU等并行计算硬件，并设计相应的并行算法。

四、论文创新点1.本文针对城市航空影像的阴影遮挡问题提出了一种基于图像分割和局部特征的方法来检测和消除阴影。

2.本文采用了并行算法来提高计算效率，快速处理大量的数据。

五、研究预期成果本文将提出一种高效的城市航空影像阴影检测和消除方法，并设计并实现相应的并行算法。

最终，该方法将能够将城市航空影像中阴影的遮挡降低到最小，从而为城市规划和环境管理等领域提供有效的数据支持。

六、研究的意义本文的研究成果将对城市规划、土地利用和环境管理等领域产生积极影响。

通过准确地检测和消除城市航空影像中的阴影，我们将能够更准确地分析城市的建筑密度和土地利用情况，为城市规划和土地管理提供更有价值的数据支持。

航摄测量方法和数据处理流程航摄测量是一种基于航空器的遥感技术，通过采集航摄影像数据和利用摄影测量原理，实现对地表特征进行测量和分析。

航摄测量的方法和数据处理流程是了解和运用这一技术的基础。

本文将对航摄测量的方法和数据处理流程进行详细介绍。

一、航摄测量方法航摄测量方法以航空摄影为基础，通过航空器对地面进行高空拍摄，获得影像数据。

其中，摄影测量是最常用的航摄测量方法之一，主要包括影像测量和测绘摄影测量。

1. 影像测量影像测量是通过对航摄影像进行解译和分析，获取地物信息的方法。

它主要依赖于影像解译的技术，包括分析影像中的颜色、纹理、形状等特征，从而识别和提取地物信息。

影像测量可以用于制图、地物分类、地物变化监测等领域。

2. 测绘摄影测量测绘摄影测量是通过尺度问题解决影像测量的方法。

它使用地面控制点，通过地面测量和影像测量相结合，确定摄影测量的几何关系，实现对影像的测量与分析。

测绘摄影测量可以用于生成数字高程模型、生成正射影像、进行三维重建等应用。

二、航摄测量数据处理流程航摄测量数据处理流程主要包括数据获取、预处理、影像解译、精度评定等过程，下面将详细阐述。

1. 数据获取数据获取是航摄测量的第一步，主要通过航空器进行高空摄影拍摄，获取航摄影像数据。

航摄影像数据可以通过不同的平台获取，包括有人机载摄影平台、无人机、卫星等。

在数据获取时，需要注意航线设计、摄影参数设置等因素，以保证数据的质量和准确性。

2. 预处理预处理是指对航摄影像数据进行校正和校验的过程。

其中，几何校正主要包括摄影测量数据的几何纠正、辐射校正等，以提高影像的几何精度。

而光学校正是根据摄影原理，对影像进行畸变校正和亮度调整，以提高影像的色彩、对比度等特性。

3. 影像解译影像解译是对航摄影像进行信息提取和地物识别的过程。

通过分析航摄影像中的颜色、纹理、形状等特征，识别和提取地物信息。

影像解译可以使用计算机辅助解译技术，也可以借助专业人员对影像进行目视解译。

基于水平集的航拍影像阴影检测与去除系统设计摘要:建筑物、树木和山脉等遮挡光线,可能使航拍影像中出现阴影。

而阴影区域的存在可能影响图像后续处理,导致重要信息丢失。

本系统旨在设计自动检测航拍影像中阴影区域并将其去除的系统,选择并搭建基于水平集航拍影像阴影检测算法的进行系统设计。

系统主要功能包括:图像读入、图像去雾、阴影检测、阴影去除。

关键词:航拍影像图像去雾阴影检测阴影去除水平集1 系统研究意义建筑物、树木和山脉等遮挡太阳光线,使遥感航拍影像中存在阴影区域。

阴影区域的存在可能导致重要信息的丢失,进而影响影像的后续处理,如图像配准、图像内容理解、分割、特征提取、目标变化检测和定位等。

阴影检测是遥感航拍影像中地物跟踪、分类和识别等处理的重要步骤之一,目前阴影检测技术可分基于模型与基于阴影属性两大类,基于模型的方法需有关影像中地物几何形状或DSM数据、太阳高度角、传感器参数等知识,计算复杂,且适用于特定场景。

基于阴影属性的方法通过分析阴影区域在亮度、几何结构和颜色等方面的共性及其与非阴影区域的差异来检测阴影区域,应用比较复杂[1]。

本系统旨在开发设计自动检测航拍影像阴影区域并将其去除的系统。

选择并搭建基于非匀质区域水平集航拍影像阴影检测算法的系统开发平台,实现自动检测阴影区域并将其去除。

系统主要功能包括:图像读入、图像去雾、阴影检测、阴影去除。

图像阴影区域极可能含重要信息,准确检测阴影区直接关系到影像后续处理及获取与识别阴影区中重要信息的成效。

本系统所用的算法不仅可解决传统阴影检测方法中对非匀质同块阴影区检测不全面的问题,也可检测到传统方法中漏检的亮阴影区。

检测到的阴影区连续、边缘清晰整齐,并能有效排除绿色植被干扰,检测正确率高,漏检率低,检测全面,阴影区提取方便。

2 国内外研究现状G.D.Finlayson等最早提出利用彩色不变量来进行阴影检测、阴影消除[2],但是这些彩色不变量要在图像满足中性界面反射模型的条件下才成立[3],而且很多的航空影像都难以满足此条件。

如何利用航空摄影测量进行地形分析和图像解译航空摄影测量是利用航空器进行的一种遥感技术，通过航空相机对地面进行高空拍摄，获得大范围、高分辨率的图像数据。

利用航空摄影测量技术可以进行地形分析和图像解译，为地理信息系统、城市规划、土地利用等领域提供了重要数据支持。

首先，利用航空摄影测量进行地形分析可以获得精准的高程数据。

航空相机拍摄的连续航空照片，通过测量照片上的地点与相片间距和相片间的角度，结合航摄任务信息，可以进行摄测定位。

利用这些航摄定位数据，可以建立数字正射影像图，为地形分析提供依据。

数字正射影像图是指将航空照片像空中投影一样进行校正，使得影像上每一点的像素与地面上对应点的坐标相一致。

通过对数字正射影像图进行测量，可以提取出地面上的高程等地形参数。

这对于防洪、地理信息系统建设等方面具有重要意义。

其次，航空摄影测量技术还可以进行图像解译，实现对地物特征的提取和分类。

航空相机拍摄的航空照片具有高空间分辨率，可以清晰地显示地表的细节。

利用航空照片进行图像解译，可以分析和识别地表上的各种地物，如建筑物、道路、河流、植被等。

通过对航空图像进行分类，可以获取地物的分布、覆盖面积和数量等信息。

这对于城市规划、土地利用和资源调查非常重要。

另外，航空摄影测量技术结合遥感技术，能够进行地形变化监测。

通过多时相航空照片的对比分析，可以发现地表的变化情况，如土地利用情况的变化、建筑物扩张等。

这对于城市规划和资源管理具有重要意义。

航空摄影测量还可以进行三维建模，利用航空照片进行三维视觉效果的展示，为城市规划和景区规划提供决策支持。

需要注意的是，在进行航空摄影测量前，需要进行详细的航摄计划和前期准备工作。

包括选择合适的航空相机、确定航摄高度、选取航摄区域等。

同时，在数据处理和解译过程中，也需要应用适当的算法和软件工具，提高数据处理的效率和精度。

综上所述，航空摄影测量技术在地形分析和图像解译方面具有广泛应用。

通过利用航空摄影测量技术，可以获取精准的地形数据和图像信息，促进城市规划、土地利用和资源管理的发展。

航空摄影测量中的影像矫正一、航空摄影测量概述航空摄影测量是一种利用飞机或其他航空器携带摄影设备，从空中对地面进行摄影测量的技术。

这种技术广泛应用于地理信息系统（GIS）、城市规划、土地资源管理、环境监测等领域。

航空摄影测量不仅可以提供高分辨率的图像数据，还能够通过影像矫正技术，提高测量的精度和可靠性。

1.1 航空摄影测量的基本原理航空摄影测量的基本原理是利用摄影机在不同高度和角度拍摄地面，通过测量这些图像中的几何关系，获取地面物体的三维坐标。

这一过程涉及到摄影机的几何特性、成像原理以及地面物体的几何特性。

1.2 航空摄影测量的应用场景航空摄影测量的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 地形测量：通过航空摄影测量获取高精度的地形数据，用于地图制作和地形分析。

- 城市规划：利用航空摄影测量技术，获取城市建筑和道路的详细图像，辅助城市规划和管理。

- 土地资源管理：通过航空摄影测量，监测土地利用变化，评估土地资源的利用效率。

- 环境监测：利用航空摄影测量技术，监测环境变化，评估环境影响。

二、影像矫正技术的重要性影像矫正是航空摄影测量中的关键技术之一，它能够消除图像中的几何畸变和误差，提高测量的精度和可靠性。

影像矫正技术的应用，对于确保航空摄影测量数据的准确性和有效性至关重要。

2.1 影像矫正的基本原理影像矫正的基本原理是通过数学模型，对摄影机成像过程中产生的几何畸变进行校正。

这些畸变主要包括径向畸变、切向畸变、倾斜畸变等。

通过影像矫正，可以将原始图像中的几何误差消除，恢复地面物体的真实位置和形状。

2.2 影像矫正的关键技术影像矫正的关键技术包括以下几个方面：- 几何畸变模型：建立摄影机成像过程中的几何畸变模型，描述畸变与成像参数之间的关系。

- 畸变参数估计：通过标定过程，估计摄影机的畸变参数，为影像矫正提供基础数据。

- 影像矫正算法：开发高效的影像矫正算法，实现对原始图像的几何畸变校正。

- 影像匹配技术：利用影像匹配技术，提高影像矫正的精度和可靠性。