基于各向异性的遥感影像匀光匀色算法

摘要

现有的遥感影像匀光匀色方法关注重点停留在全局、半全局统计参数的变换基础上,存在全局性的特点,缺乏局部特征信息引导的内容驱动,无法顾及每张影像内容的差异性,导致匀色效果不佳、影像对比度损失、残留色差明显等问题,为解决以上问题通过分析影像间出现色差的本质原因,把同名特征在不同观测环境下的观测值作为观测条件,并辅助加以局部空间约束与改正量正则约束,研究构建针对具有重叠区影像集的各向异性优化方法,利用凸优化理论求解出特征点处的改正量,然后以此改正量作为锚点空间辐射至整幅影像,线性加权改正得到最优匀光匀色效果。结果表明本文提出的基于各向异性的遥感影像匀光匀色算法,相对于传统的匀光匀色算法,理论跟完备,无假设条件,效果更佳,重叠区域影像局部范围内色差更小。可见本文提出的匀光匀色算法具有效果的有效性,和对各向异性匀光匀色算法研究的参考价值。