基于同质化处理的光学遥感图像非匀质云层判别方法

摘要

本发明公开了一种基于同质化处理的光学遥感图像非匀质云层判别方法，能够对非匀质云中的低亮像素进行灰度补偿，从而实现对非匀质云层的判别。第一步：计算云的自适应门限；第二步：提取两幅典型二值图：第三步：获得云的位置标记图：对第二步得到的云海二值图既膨胀又腐蚀，对海二值图只进行膨胀，然后利用这两幅图得到云的位置标记图；第四步：对原图像进行同质化处理：根据第三步得到的云的位置标记图，对非云像素进行灰度补偿，从而使非匀质云变为匀质云；第五步：特征提取及归一化：对第四步同质化处理后的图像提取灰度、纹理和边缘这些针对匀质厚云提取的特征，然后对特征进行归一化；第六步：利用支持向量机进行判决，至此整个过程结束。

主权项

一种基于同质化处理的光学遥感图像非匀质云层判别方法，其特征在于，包括下列步骤：第一步：计算云的自适应门限：读入待判别图像，然后利用边缘改进的最大间类差法OTSU进行全局阈值处理，从而得到云的自适应门限；第二步：提取两幅典型二值图：利用第一步得到的云的自适应门限对待判别图像进行二值化，得到云二值图；利用设定的海的固定亮度门限和Sobel边缘门限，对待判别图像进行二值化，得到海二值图，将云二值图和海二值图进行融合，得到云海二值图；第三步：获得云的位置标记图：对第二步得到的云海二值图既膨胀又腐蚀，对海二值图只进行膨胀，然后利用处理后的两幅图得到云的位置标记图；第四步：对待判别图像进行同质化处理：根据第三步得到的云的位置标记图，对待判别图像中的非云像素进行灰度补偿，从而使非匀质云变为匀质云；第五步：特征提取及归一化：对第四步同质化处理后的图像提取灰度、纹理和边缘这些针对匀质厚云提取的特征，然后对特征进行归一化；第六步：利用支持向量机进行判决：利用预先训练得到的模型，配合支持向量机的判决函数对第五步的归一化特征进行多分类，得到同质化处理后的判决结果，至此整个过程结束。