12、多光谱假彩色阴影检测技术解析

多光谱假彩色阴影检测技术解析

1. 引言

随着高分辨率商业卫星图像的普及，遥感领域中的自动化分析和目标提取变得愈发重要。阴影在图像中占据相当比例，对自动化分析有着重要影响。一方面，阴影会降低图像配准等应用的性能；另一方面，它也是获取人造结构等信息的重要线索。

在可见光光谱中，由于瑞利散射，蓝光的散射最为严重，导致阴影区域的蓝色波段像素值高于其他波段。同时，阴影区域通常比周围区域更暗。以往的阴影检测算法大多利用不同颜色空间中的颜色值，但这些方法大多局限于RGB区间，未充分利用近红外（NIR）波段的潜力。而在NIR波段，阴影区域呈现较暗的特征，可用于设计更高效的阴影检测算法。

2. 现有阴影检测方法概述

• Polidorio等人的方法 ：通过对饱和度和强度差异应用不同阈值来进行卫星和航空图像的阴影检测。
• Sarabandi等人的方法 ：利用c1c2c3颜色空间的特性，认为该空间在阴影检测中比RGB和HSV更有效。
• Tsai的方法 ：使用不同颜色空间（HSV、HSI、HCV、YIQ、YCbCr）进行航空图像的阴影检测，并比较不同颜色空间的比率图，认为在HSI颜色空间中使用色调和强度比率可获得最佳性能，且采用大津法（Otsu’s method）进行自动阈值处理。
• Chung等人的方法 ：对Tsai的方法进行改进，使用新的比率图和自动连续阈值方案。

然而，这些方法都未利用NIR波段的信息。Fredem