遥感影像镶嵌中的基于影像重叠区域的色调调整方法

摘要

本发明涉及一种遥感影像镶嵌中的基于影像重叠区域的色调调整方法，包括：一、从基准影像上获取其和待调整影像重叠区域内的像素的亮度值；二、统计重叠区域上当前影像亮度值与第一步获得的亮度值的差值分布情况，对统计结果直方图作平滑处理，得到直方图最大峰值处对应的差值diff；三、统计待处理影像重叠区域上亮度值差值等于I的像素点亮度值的分布情况，对统计结果直方图作平滑处理，得到直方图最大峰值处对应的亮度值Pos；四、根据第三步得到的Pos值调整待处理影像的整体色调。本发明可以调整影像的整体色调差异，降低了算法的复杂度，算法简单、实现容易，提高了实用性。

说明书

技术领域：

本发明属于遥感影像镶嵌技术领域，涉及一种基于相邻影像重叠区域亮度值之差的遥感影像镶嵌中的色调调整方法。

背景技术：

遥感影像镶嵌是遥感技术应用的重要内容之一，特别是对于较大范围的卫星遥感和区域性航空遥感而言，往往需要多幅影像进行镶嵌；但是由于获取原始影像的条件的差异，会使同名地物在相邻影像上呈现不同的色调。如果不对这些情况采取应对措施，就会使镶嵌后的整体影像出现明显的亮度不均，色彩不均衡现象。这种现象导致了拼接后的影像既不利于人眼观察，也影响了对地物影像及专业信息的分析与识别的效果，因此，在影像镶嵌过程中，需要一种技术能够调整镶嵌影像的整体色调。

目前的一般的色调调整方法可以归纳为：直方图法、方差均值法、影像信息熵法；这些方法的共同特征是计算量较大，往往影响了使用效率，当对多幅大面积影像进行批处理时这种缺点尤其明显。

发明内容：

本发明的目的在于提供一种算法简单、实现容易的基于相邻影像重叠区域亮度值之差的遥感影像镶嵌中的色调调整方法。

本发明提供的技术方案是：遥感影像镶嵌中的基于影像重叠区域的色调调整方法，包括以下步骤：

一、从基准影像上获取基准影像和处理影像重叠部分的亮度值；处理步骤如下：

I、依据基准影像以及待处理影像的大地坐标确定基准影像中与待处理影像有重叠的区域；

II、取出基准影像中由步骤I所得到的区域内的像素的亮度值g(x，y)；

二、统计重叠区域上待处理影像亮度值与步骤一获得的亮度值的差值分布情况，对统计结果直方图作平滑处理，得到直方图最大峰值处对应的差值diff；处理步骤如下：

I、依据基准影像以及待处理影像的大地坐标确定待处理影像与基准影像重叠的区域；

II、取出待处理影像中由步骤二、I所得到的区域内的像素的亮度值f(x，y)；

III、统计亮度差值g(x，y)-f(x，y)的直方图分布情况S[i]；

IV、平滑亮度差值直方图S[i]：

S[min]＝(S[min]+S[min+1])/2

S[n]＝(S[n-1]+S[n]+S[n+1])/3

S[max]＝(S[max]+S[max-1])/2

其中，min为最小亮度差值，max为最大亮度差值，n取min和max之间的值，即min＜n＜max

V、记录S[i]最大时的亮度差值diffi；

三、统计待处理影像重叠区域上亮度值差值等于diff的像素点亮度值的分布情况，对统计结果直方图作平滑处理，得到直方图最大峰值处对应的亮度值Pos；处理步骤如下：

I、统计待处理图像上重叠区域内当亮度差值g(x，y)-f(x，y)＝diff时f(x，y)的亮度直方图分布情况F[j]；

II、以步骤二、IV所用的方法对直方图F[j]进行平滑处理，并记录平滑后F[j]最大时的亮度值Pos；

四、将待处理影像T(x，y)做整体色调上的调整：

T(x，y)＜Pos时：T(x，y)＝T(x，y)*(Pos+diff)/Pos

T(x，y)＞Pos时：T(x，y)＝[T(x，y)-Pos]*[255-(Pos+diff)]/(255-Pos)+(Pos+diff)；

式中：

x为影像中像素点的横坐标值，取值为1、2、3、……、m；其中m为此影像的水平方向上的像素个数；

y为影像中像素点的纵坐标值，取值为1、2、3、……、n；其中n为此影像的垂直方向上的像素个数；

T(x，y)为此影像中位置在(x，y)上的像素的亮度值。

当被处理影像为彩色影像时，在上述步骤一之前先进行以下处理：

A.根据RGB色空间到HIS双圆锥模型色空间的转换方法，将待处理图像各像素点的RGB值转换为HSI值；

B.提出各像素点的经过RGB到HIS变换后得到的HIS的I分量值作为亮度值。

当被处理影像为多幅影像时，将每次处理后的影像与基准影像拼接形成新的基准影像，重叠区域像素值采用原基准影像重叠区域的像素值。

本发明可以调整影像的整体色调差异。本发明利用影像重叠区域的亮度差值直方图统计特征调整影像整体色调，降低了算法的复杂度，算法简单、实现容易，提高了实用性。

附图说明：

附图为本发明的流程示意图。

具体实施方式：

参见附图，本发明包括以下步骤：

一、RGB-HIS变换

根据色度学知识可知，人眼对亮度感觉较为敏感，同时，由于遥感影像色调上的差异主要是因光照不均造成，色相上的差别并不明显，为此将所有影像由RGB颜色空间转换到HIS色度空间进行处理；其公式为：

$>>\theta >=>arccos>\{>>>>1>2>>[>>(>R>->G>)>>+>>(>R>->B>)>>]>>>>[>>>(>R>->G>)>>2>>+>>(>R>->B>)>>>(>G>->B>)>>]>>>1>/>2>>>>\}>>>$

$>>S>=>1>->>$ >>3>>(>R>+>G>+>B>)>>>$ >>[>min>>$ >>(>R>,>G>,>B>)>>$ >]>>$$$$$

$>>I>=>>1>3>>>(>R>+>B>+>G>)>>>>$

式中：

R为彩色影像每个像素的红色分量值；

G为彩色影像每个像素的绿色分量值；

B为彩色影像每个像素的蓝色分量值。

二、获取影像重叠区域亮度值

I、取出待处理影像的坐标信息，取出基准影像中和其有重叠部分的区域；

II、将基准影像与待处理影像重叠区域内的像素的亮度值取出：

三、整体色调调整

I、建立一个和待处理影像相同大小的二维矩阵B(x，y)，将矩阵中对应于待处理影像重叠区域的部分标记；

II、在标记了的影像重叠区域内，当前影像亮度值表示为f(x，y)，步骤二中获得的亮度值可表示为g(x，y)；

III、统计重叠区域内亮度差值g(x，y)-f(x，y)的直方图分布情况S[i]，S[i]可以通过对重叠区域内的像素点遍历得到：

                S[i]＝S[i]+1    (i＝g(x，y)-f(x，y))

式中：x，y为重叠区域像素点的行列号

IV、平滑亮度差值直方图S[i]：

       S[min]＝(S[min]+S[min+1])/2

       S[n]＝(S[n-1]+S[n]+S[n+1])/3

       S[max]＝(S[max]+S[max-1])/2

其中，min为最小亮度差值，max为最大亮度差值，n取min和max之间的值，即min＜n＜max；

V、记录S[i]最大时的亮度差值diff；

VI、统计待处理图像上重叠区域内当亮度差值g(x，y)-f(x，y)＝diff时f(x，y)的亮度直方图分布情况F[j]；

VII、以第IV步所用的相同方法对直方图F[j]进行平滑处理，并记录平滑后F[j]最大时的亮度值Pos；

VIII、将待处理图像T(x，y)做整体色调上的调整：

T(x，y)＜Pos时：T(x，y)＝T(x，y)*(Pos+diff)/Pos

T(x，y)＞Pos时：T(x，y)＝[T(x，y)-Pos]*[255-(Pos+diff)]/(255-Pos)+(Pos+diff)；

x为影像中像素点的横坐标值，取值为1、2、3、……、m；其中m为此影像的水平方向上的像素个数；

y为影像中像素点的纵坐标值，取值为1、2、3、……、n；其中n为此影像的垂直方向上的像素个数；

T(x，y)为此影像中位置在(x，y)上的像素的亮度值；

四、将处理后的影像与基准影像拼接作为下一次处理的基准影像：

I、根据处理的影像与基准影像的坐标可以建立这两幅影像的一个外接多边形；

II、由步骤I得到的多边形可以建立一个与此多边形区域大小对应的空白影像；

III、将此空白影像中与基准图像重叠的区域内的像素赋以基准图像中对应像素的像素值；

IV、将此空白影像中未由第III步操作赋值的像素点赋以处理后的影像上对应像素的像素值；

V、经过以上步骤则可得到一个新的基准影像，而后回到第二步进行循环直至所有的影像都完成处理。