王運成

摘? 要： 為解決多源遙感圖像拼接邊界處受光束干擾出現(xiàn)陰影區(qū)域影響拼接效果的問題，通過Retinex理論對多源遙感圖像進行預(yù)處理，消除多源遙感圖像的光束干擾;運用灰度直方圖法對多源遙感圖像拼接縫陰影進行判定;采用鄰域?qū)Ρ确ㄏ龍D像拼接縫陰影等方法研究了光束干擾下多源遙感圖像拼接縫陰影消除方法。結(jié)果表明，所提方法可以對拼接縫進行準(zhǔn)確的判斷，且拼接圖像的拼接處平滑、無重疊，具有較好的陰影消除效果，以及較高的實際應(yīng)用價值。

關(guān)鍵詞： 多源遙感圖像; 圖像拼接縫; 陰影消除; 光束干擾; 圖像處理; 陰影判斷

中圖分類號： TN212?34; TP391? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標(biāo)識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2020）14?0128?03

Elimination method for seam shadow of multi?source remote sensing images

under beam interference

WANG Yuncheng

（Liaocheng University Dongchang College， Liaocheng 252000， China）

Abstract： In order to eliminate the shadow appearing at the seam boundary of multi?source remote sensing images， which is caused by the beam interference and will affect the splicing effect， the multi?source remote sensing images are preprocessed by means of the Retinex theory to eliminate their beam interference. The gray histogram method is used to judge the seam shadow of the multi?source remote sensing images. The neighborhood comparison method and other methods of eliminating the seam shadow of the images are adopted to research the seam shadow elimination method of multi?source remote sensing images under beam interference. The results show that the proposed method can accurately judge the seams， and make the image seam position smooth and no overlap， which has a well shadow elimination effect and high practical application value.

Keywords： multi?source remote sensing image; image seam; shadow elimination; beam interference; image processing; shadow judgment

0? 引? 言

遙感衛(wèi)星在進行圖像采集的過程中，通常應(yīng)用電荷耦合器件圖像傳感器進行傳輸[1?2]。但現(xiàn)有傳感技術(shù)難以支持長序列傳感器陣列的傳輸，因此在進行遙感圖像采集時，通常將較長的傳感器陣列拆分成多個較短的傳感器陣列。在輸出圖像時通過拼接技術(shù)完成整幅圖像的輸出，拼接過程中易受到光束干擾的影響導(dǎo)致拼接后的圖像存在明顯的拼接縫陰影，嚴(yán)重影響遙感圖像的整體質(zhì)量[3]。因此，研究光束干擾下多源遙感圖像拼接縫陰影消除方法具有重要的意義，已經(jīng)成為眾多學(xué)者研究的重點內(nèi)容。文獻[4]提出結(jié)合JND模型的圖像拼接縫消除方法。采用JND模型獲取拼接區(qū)域的最優(yōu)拼接點，得到最終消除后的遙感圖像。該方法消除過程復(fù)雜，具有局限性。文獻[5]提出通過A?KAZE算法提取兩幅圖像的特征點，采用最優(yōu)拼接縫和改進的多分辨率融合相結(jié)合的算法對拼接圖像進行融合實現(xiàn)拼接。該方法拼接效果差。文獻[6]提出基于加權(quán)A算法的無人機圖像拼接方法，利用基于邊緣圖和重新定位頂點的加權(quán)A*算法對初始接縫線進行細化完成拼接，該方法的拼接效果較差。針對上述方法存在的弊端，提出光束干擾下多源遙感圖像拼接縫陰影消除方法，完成多源遙感圖像拼接縫陰影消除。

1? 多源遙感圖像拼接縫陰影消除

1.1? 光束干擾消除

采用Retinex理論對遙感圖像進行預(yù)處理，消除光束干擾造成的影響，通過光的反射原理獲得圖像中物體的反射性質(zhì)，使遙感圖像更加真實。在[lg]域中，減去遙感圖像的低頻分量，獲得圖像中物體的反射系數(shù)。多源遙感圖像的光學(xué)表達式為：

[R（x，y）=L（x，y）I（x，y）]? ? ? ?（1）

式中：[L（x，y）]為圖像物體表面的光亮強度;[I（x，y）]為物體對光的反射系數(shù)。對式（1）取對數(shù)得到：

[lg I=lg R-lg L]? ? ? ? ? （2）

將遙感圖像[R]分成反射圖像[I]和光亮強度圖像[L]，這就是進行圖像預(yù)處理的過程，[I]為獲取的預(yù)處理圖像，從而消除光束造成的干擾，增強圖像的對比度。

1.2? 陰影區(qū)域判定

消除圖像拼接縫陰影首先通過灰度直方圖法確定出陰影的區(qū)域[7?9]。采用灰度直方圖法將彩色的遙感圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像。根據(jù)灰度圖像中陰影區(qū)域與非陰影區(qū)域的亮度特性進行陰影區(qū)域的判定，選取準(zhǔn)確的亮度特征閾值，區(qū)域的亮度特征值小于該閾值則為陰影區(qū)域。目前，最優(yōu)的閾值選取法為Otsu法[10?11]，它是通過計算最小錯分概率而實現(xiàn)閾值的自動求解。當(dāng)遙感圖像中的地物環(huán)境錯綜復(fù)雜時，陰影區(qū)域與非陰影區(qū)域的亮度特征差異減小，導(dǎo)致采用Otsu法求取閾值對陰影區(qū)域進行判定會存在嚴(yán)重的誤差。因此對Otsu法進行優(yōu)化，首先構(gòu)造基勢函數(shù)[C（x）]：

[C（x）=11+αx2]? ? ? ? ? ? （3）

式中，[α]為基勢常數(shù)。

勢函數(shù)[PH（k）]的計算公式為：

[PH（k）=1Pmaxi=0L-1H（i）1+α（i-k）2]? ? （4）

式中：[H（i）]為直方圖函數(shù);[L]為影像灰度級。計算勢函數(shù)[PH（k）]的一階差分[C（k）]：

[C（k）=i=0L-1PH（k）C（x）]? ? ? ? ? ? （5）

將[C（k）]中第一個由負(fù)變正的點對應(yīng)的灰度值作為閾值，將低于閾值的像素判定為陰影區(qū)域，其余的像素為非陰影區(qū)域。

1.3? 拼接縫陰影消除

為了對多源遙感圖像拼接縫陰影進行完全的消除，使圖像拼接達到最優(yōu)效果，本文采用鄰域?qū)Ρ确ㄟM行圖像拼接縫陰影消除處理。通過計算待拼接圖像的鄰域灰度標(biāo)準(zhǔn)差與梯度確定圖像最優(yōu)拼接點，在完成拼接縫陰影消除的同時保障圖像的整體拼接效果，從而實現(xiàn)無縫拼接。

多源遙感圖像拼接縫陰影消除首先將彩色多源遙感圖形轉(zhuǎn)化為易于計算的灰度圖像并進行去噪處理，再選取重疊區(qū)域，使用滑動模板確定去噪灰度圖像中灰度標(biāo)準(zhǔn)差值最大的像素點，為保障消除效果能夠達到理想效果，確定選取范圍為N行?；叶葮?biāo)準(zhǔn)差[σ]的計算公式為：

[μ=1Ni=1nxi]? ? ? ? ? ? ? ?（6）

[σ=1Ni=1n（xi-μ）2]? ? ? ? ? （7）

式中，[μ]為N個數(shù)的平均值。[σ]越大，說明該區(qū)域內(nèi)灰度的變化波動就越大。

求出灰度范圍內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差值最大像素點的坐標(biāo)均值，將該值與其他像素點的坐標(biāo)值進行比較，通過迭代計算選取出兩個與坐標(biāo)均值相差較大的像素點，該兩點作為拼接縫陰影消除的起點。

為了使拼接縫陰影點的判斷更加準(zhǔn)確，設(shè)置區(qū)域閾值限定陰影區(qū)域候選行的范圍，根據(jù)相關(guān)的計算經(jīng)驗選取閾值[h=4]。設(shè)[j]為每一行拼接點所在的最優(yōu)位置，每一行的灰度標(biāo)準(zhǔn)差值相等點均在上一行拼接點最優(yōu)位置[h]兩側(cè)出現(xiàn)，以該相等點像素為中心點，該點周圍3×3鄰域內(nèi)梯度和的最小點則是該行的最優(yōu)拼接點[12]。鄰域梯度計算公式為：

[Grad T（x，y）=[Tx，Ty]=?T?x，?T?y]? ? （8）

式中：[Tx]為像素點[（x，y）]在[x]方向上的梯度;[Ty]為像素點[（x，y）]在[y]方向上的梯度。像素點[（x，y）]的梯度模值為：

[?T=Grad T=T2x+T2y]? ? ? ?（9）

待所有行的最佳拼接點確定后，將其進行連接作為最佳拼接位置進行拼接，最終完成多源遙感圖像拼接縫陰影的消除。算法的整體流程如圖1所示。

2? 實驗分析

為了驗證所提方法消除多源遙感圖像拼接縫陰影的效果，進行對比實驗。實驗對比指標(biāo)為陰影區(qū)域判斷準(zhǔn)確性、陰影消除效果與拼接結(jié)果。實驗的對比方法為文獻[4]、文獻[5]方法。

2.1? 陰影區(qū)域判斷準(zhǔn)確性

對多源遙感圖像拼接縫陰影區(qū)域進行準(zhǔn)確判斷是陰影消除的基礎(chǔ)，因此將能否對陰影區(qū)域進行準(zhǔn)確判斷作為一項重要指標(biāo)。將本文方法與文獻[4]方法進行陰影判斷對比實驗，實驗結(jié)果見圖2、圖3。

分析圖2可知，本文方法可以將遙感圖像中的拼接縫陰影區(qū)域進行準(zhǔn)確的確定，為實現(xiàn)陰影精準(zhǔn)消除與遙感圖像的無縫拼接奠定基礎(chǔ)。

從圖3中可以看出，文獻[4]方法不能對遙感圖像中陰影區(qū)域進行準(zhǔn)確完全的判斷，判定性能較差。

2.2? 陰影消除效果

根據(jù)上述實驗結(jié)果分別采用本文方法與文獻[4]方法進行陰影消除效果對比，實驗結(jié)果見圖4、圖5。

從圖4中可以看出，本文方法的陰影消除效果較好，能夠?qū)㈥幱皡^(qū)域完全的消除。因為本文采用Retinex理論，對陰影區(qū)域的判斷十分準(zhǔn)確，并且采用鄰域?qū)Ρ确ㄍ瓿善唇涌p陰影的完全消除。

分析圖5可知，文獻[4]方法只能將判斷出的陰影進行消除，對陰影區(qū)域判斷不準(zhǔn)確，導(dǎo)致該方法難以完成拼接縫陰影的完全消除。

2.3? 拼接效果

實現(xiàn)多源遙感圖像拼接縫陰影的消除是為了提高遙感圖像的拼接效果，實現(xiàn)無縫拼接。本文方法與文獻[5]方法的遙感圖像拼接結(jié)果見圖6、圖7。