楊興旺， 楊樹文， 張黎明， 姚花琴， 李軼鯤

(蘭州交通大學(xué)測繪與地理信息學(xué)院，蘭州 730070)

高分辨率遙感影像陰影檢測與補償系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

楊興旺， 楊樹文， 張黎明， 姚花琴， 李軼鯤

(蘭州交通大學(xué)測繪與地理信息學(xué)院，蘭州 730070)

陰影檢測與補償涉及遙感影像的不確定性、算法復(fù)雜度高及提取自動化程度低等問題?；贏rcGIS Engine平臺，結(jié)合Matlab和GDAL開發(fā)工具，根據(jù)構(gòu)建的高分辨率遙感影像陰影檢測和補償算法設(shè)計了一體化的陰影檢測與補償系統(tǒng)。系統(tǒng)采用了數(shù)據(jù)分塊讀取、2%線性拉伸及DLL動態(tài)鏈接庫等關(guān)鍵技術(shù)，解決了大數(shù)據(jù)量影像讀取、影像不確定性及系統(tǒng)可擴展性等問題，實現(xiàn)了系統(tǒng)的集成和優(yōu)化，提高了運行效率。測試結(jié)果表明，該系統(tǒng)在QuickBird、資源三號(ZY-3)等高分辨率遙感影像的陰影檢測與補償中具有較高的精度和效率，可用于數(shù)據(jù)批處理。

陰影檢測；陰影補償；高分辨率遙感影像；線性拉伸

0 引言

目前，高分辨率遙感影像陰影檢測與補償方法[1]主要分為基于模型和基于陰影性質(zhì)2類。其中，基于模型的陰影檢測與補償方法需要場景、目標(biāo)和光照等情況的先驗知識，涉及的參數(shù)多，且其他影像數(shù)據(jù)不易獲取，應(yīng)用具有較大的局限性，因此對此進行的研究相對較少?；陉幱靶再|(zhì)的檢測與補償方法則是利用陰影區(qū)域的光譜和幾何特性來檢測陰影，是目前研究和應(yīng)用的主流。王玥[2]、虢建宏[3]等利用主成分分析的第一主分量與原始多光譜影像的藍色分量進行比值運算，分割陰影區(qū)和非陰影區(qū)，然后根據(jù)陰影同質(zhì)區(qū)特性對陰影區(qū)進行線性相關(guān)拉伸補償；徐秋紅等[4]用色彩轉(zhuǎn)換法、歸一化陰影指數(shù)法提取了陰影區(qū)，并利用明科夫斯基范式的顏色恒常性計算方法對陰影區(qū)域進行了信息補償；高賢君等[5]選取有效的陰影特征條件組合結(jié)合Otsu閾值自動提取算法檢測了陰影，并利用Wallis濾波原理進行陰影補償；王蜜蜂等[6]基于C3和Sobel邊緣檢測相結(jié)合的方法檢測和補償了陰影區(qū)域。然而，上述方法和算法大多仍處于測試和完善階段，較為完善的陰影檢測與補償系統(tǒng)鮮有提及，且自動化程度不高；另一方面，現(xiàn)有主流圖像處理軟件(如ENVI和ERDAS等)以常規(guī)處理為主，基于專題建模結(jié)合二次開發(fā)雖可以實現(xiàn)陰影檢測與補償，但是存在效率低、提取精度不高等方面的問題。

本文根據(jù)陰影區(qū)域的光譜特性和幾何特性，依托現(xiàn)有高分辨率影像陰影檢測與補償算法，以QuickBird，資源三號(ZY-3)等遙感影像的城市高大地物的陰影檢測與補償模型為基礎(chǔ)，采用C#語言，在NET Framework4.0環(huán)境下，研究、開發(fā)一體化的陰影自動檢測與補償系統(tǒng)，實現(xiàn)QuickBird，ZY-3等高分辨率遙感影像的陰影自動檢測與補償。

1 系統(tǒng)設(shè)計

遙感影像的處理不同于普通圖像處理，它是大數(shù)據(jù)量的矩陣運算[7]，而且數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、數(shù)據(jù)類型多樣。因此在進行遙感影像處理、相關(guān)系統(tǒng)開發(fā)過程中，需要根據(jù)需求和不同程序設(shè)計語言的特點，選擇合適的平臺、設(shè)計語言進行影像處理的系統(tǒng)開發(fā)。

1.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計

要實現(xiàn)對QuickBird，ZY-3等高分辨率遙感衛(wèi)星多光譜影像、RGB彩色合成影像以及全色影像的陰影檢測與補償，首先需要根據(jù)影像類型選擇不同的陰影檢測專題模型檢測陰影區(qū)域，然后根據(jù)檢測結(jié)果補償原始影像陰影區(qū)域，最后對陰影區(qū)域邊界矢量化以供后期進一步處理分析。本文根據(jù)陰影檢測與補償系統(tǒng)的需求和Matlab，GDAL等程序設(shè)計工具特點，采用C#語言，在NET Framework4.0環(huán)境下開發(fā)，系統(tǒng)的具體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 高分辨率遙感影像陰影檢測與補償系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 High-resolution remote sensing image shadow detection and compensation system structure

在本系統(tǒng)設(shè)計開發(fā)中，系統(tǒng)陰影檢測算法、信息補償算法、形態(tài)學(xué)濾波、閾值自動選取以及直方圖勢函數(shù)等圖像處理算法涉及大數(shù)據(jù)量的矩陣運算，并且需要它獨立于系統(tǒng)之中，便于后期系統(tǒng)維護和功能擴展。Matlab是集數(shù)值分析、矩陣運算和圖形顯示于一體的高性能數(shù)據(jù)計算和可視化軟件[8-9]，其編譯成的COM組件和DLL組件可實現(xiàn)程序模塊化，更容易實現(xiàn)功能更新而不影響系統(tǒng)其他模塊，便于系統(tǒng)后期維護和功能擴展?；谝陨舷到y(tǒng)需求、算法特點，在陰影檢測與補償算法設(shè)計與實現(xiàn)過程中采用Matlab即可以調(diào)用部分Matlab自帶圖像處理函數(shù)，又能方便地編譯成DLL組件，達到快速開發(fā)的目的。

1.2 多類型遙感影像數(shù)據(jù)讀取

遙感影像數(shù)據(jù)類型多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，其中還包含重要的地理信息，利用一般的程序設(shè)計語言讀取影像中的信息需要知道圖像格式的結(jié)構(gòu)，然后再根據(jù)其結(jié)構(gòu)定義不同的對象來讀取，不同的影像格式給系統(tǒng)開發(fā)帶來極大困難。GDAL是專業(yè)的遙感影像顯示腳本，使用單一的抽象數(shù)據(jù)模型支持各種格式的柵格數(shù)據(jù)[10]，具有開源的代碼庫，因此在遙感影像打開顯示和矢量化等過程中利用它可以減少許多不必要的麻煩。

1.3 系統(tǒng)集成設(shè)計

ArcGIS Engine是用于構(gòu)建定制應(yīng)用的一個完整的嵌入式的GIS組件庫，它包含構(gòu)建定制應(yīng)用的開發(fā)包。開發(fā)包中的運行庫提供了ArcGIS應(yīng)用的核心功能。利用ArcGIS Engine在陰影檢測與補償系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境中添加控件、工具、菜單條和對象庫，可以快速實現(xiàn)圖像放大縮小、平移等簡單操作和自定義組件的調(diào)用，減少開發(fā)工作量。

2 系統(tǒng)實現(xiàn)中的關(guān)鍵技術(shù)

1)遙感影像數(shù)據(jù)完整性處理技術(shù)。遙感影像中不僅包含了地物的光譜值，還包含了坐標(biāo)系、衛(wèi)星拍攝時間、經(jīng)緯度、長度單位等影像物理信息，這些信息在影像處理中具有很重要的作用[11],而利用Matlab在實現(xiàn)陰影檢測與補償算法過程中使用imread和imwrite函數(shù)讀寫遙感影像數(shù)據(jù)會造成數(shù)據(jù)的地理信息丟失。Matlab自帶的Mapping工具箱提供了函數(shù)geotiffread(用于讀取圖像的灰度值)、geotiffinfo(讀取geotiff圖像文件中包含的所有地理信息)和geotiffwrite(保存經(jīng)過處理后的影像灰度值及地理信息)，這樣就保證了影像數(shù)據(jù)處理過程中影像地理信息的完整性問題。

2)影像數(shù)據(jù)處理過程中內(nèi)存不足處理技術(shù)。遙感影像數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量非常大，這一特點導(dǎo)致遙感影像處理要比常規(guī)圖像處理復(fù)雜、效率低。在本系統(tǒng)設(shè)計中采用“化整為零”的思想[12]，將大數(shù)據(jù)量的整幅影像分塊處理，按照分塊的順序依次讀取每一塊數(shù)據(jù)進行處理并保存，直至整幅影像數(shù)據(jù)處理完畢，最后再將分塊處理的結(jié)果數(shù)據(jù)全部合并。具體流程如圖2所示。

圖2 大數(shù)據(jù)量影像陰影檢測與補償分塊處理流程圖Fig.2 Block processing flow chart of shadow detection and compensation for large amount of data image

3)影像的不確定性處理技術(shù)。如果參與計算的矩陣中存在空值或異常值會影響計算結(jié)果，因此在數(shù)據(jù)處理之前先進行2%線性拉伸，即對影像直方圖累積在2%～98%之間的像元值拉伸，取直方圖累積在2%處或附近的對應(yīng)光譜值為最小值Vmin，98%處或附近的對應(yīng)光譜值為最大值Vmax，然后將小于Vmin或大于Vmax的光譜值全部設(shè)置為Vmin或Vmax，即可以將空值及異常值全部剔除，有利于提高影像數(shù)據(jù)處理結(jié)果的準確性。

4)軟件系統(tǒng)的接口設(shè)計。在高分辨率遙感影像陰影檢測與補償系統(tǒng)中，陰影檢測與補償算法通過Matlab編譯的DLL調(diào)用實現(xiàn)，在以后如果需要實現(xiàn)更多類型衛(wèi)星影像的陰影檢測與補償，只需要將相關(guān)的影像陰影檢測與補償算法用Matlab編譯成M文件，導(dǎo)入并重新編譯DLL并替換即可實現(xiàn)系統(tǒng)功能的擴展，并且可以移植到其他開發(fā)環(huán)境的遙感影像處理系統(tǒng)中供其使用。

5)系統(tǒng)運行效率的優(yōu)化。要提高運行效率，改進算法最為關(guān)鍵。在陰影檢測過程中，為了解決計算過程數(shù)據(jù)量大的問題，在不影響最終結(jié)果的情況下將原來的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為單精度，而不使用精度更高的雙精度類型數(shù)據(jù)，這樣既減小了數(shù)據(jù)運算量又降低了系統(tǒng)內(nèi)存占用率，有利于系統(tǒng)更高效運行。在陰影補償過程中，每補償一個陰影區(qū)域都要遍歷所有陰影區(qū)域一次，為了減少遍歷次數(shù)，采用分塊技術(shù)先將陰影區(qū)域圖分割成合適大小的塊，然后按照分塊順序依次補償，這在很大程度上降低了系統(tǒng)時間復(fù)雜度。通過以上方法優(yōu)化，不管是系統(tǒng)空間復(fù)雜度還是時間復(fù)雜度都得以降低，大大提高了系統(tǒng)的運行效率。

3 系統(tǒng)實現(xiàn)

3.1 系統(tǒng)集成

1)創(chuàng)建Matlab文件。根據(jù)陰影檢測與補償算法

創(chuàng)建相應(yīng)的Matlab函數(shù)，此函數(shù)可以調(diào)用Matlab自帶的函數(shù)，還可以調(diào)用自定義函數(shù)。

2)創(chuàng)建DLL。在Matlab中實現(xiàn)陰影檢測與補償算法后即可編譯生成DLL，首先在Matlab窗口輸入deploytool命令后回車打開如圖3所示的窗口，然后在打開的Deployment Project窗口中輸入項目名稱，保存路徑以及類型(在本系統(tǒng)中類型選擇Net Assembly)后點擊OK，再在打開的窗口中新建類名，將創(chuàng)建的所有Matlab函數(shù)(簡稱M函數(shù))導(dǎo)入類中編譯即可創(chuàng)建DLL動態(tài)鏈接庫。

圖3 Deployment Project 窗口Fig.3 Window of Deployment Project

3)導(dǎo)入DLL。創(chuàng)建的DLL是系統(tǒng)的核心，它包含了系統(tǒng)陰影檢測算法、信息補償算法、形態(tài)學(xué)濾波、閾值自動選取及直方圖勢函數(shù)等圖像處理算法，因此實現(xiàn)陰影檢測與補償需要導(dǎo)入含有陰影檢測與補償算法的DLL文件和Matlab軟件自帶的用于矩陣運算的MWArray.dll文件。

4)引用DLL。在NET Framework4.0系統(tǒng)環(huán)境中引用DLL首先聲明其中的類并新建對象，然后根據(jù)M函數(shù)中的輸入?yún)?shù)、輸出參數(shù)與對象的成員變量相匹配即可實現(xiàn)系統(tǒng)的功能。需要注意的是在參數(shù)傳遞過程中數(shù)據(jù)類型必須一致，否則無法實現(xiàn)參數(shù)的相互傳遞。

3.2 系統(tǒng)效果測試

遙感影像陰影檢測與補償專題系統(tǒng)功能主要是陰影檢測與補償、影像顯示與瀏覽。系統(tǒng)界面和部分功能模塊如圖4所示。圖4(a)為基本的系統(tǒng)界面，

(a) 系統(tǒng)界面 (b) 波段選擇 (c) 陰影檢測與補償

圖4 系統(tǒng)模塊

Fig.4 System module

它可以對圖像進行放大、縮小、平移等操作，也可以顯示出當(dāng)前影像的所有信息及當(dāng)前比例尺；圖4(b)為遙感影像波段選擇對話框，它可以選擇影像的任意1個波段或多波段合成顯示的灰度圖像或RGB彩色合成圖像；圖4(c)為陰影檢測與補償對話框，它可以選擇QuickBird，ZY-3等類型的遙感影像以及選擇影像的全色影像、RGB影像及多光譜影像類型進行陰影檢測與補償。

陰影檢測與補償系統(tǒng)主要對QuickBird，ZY-3等高分辨率遙感影像陰影進行檢測及補償。系統(tǒng)通過瀏覽輸入高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)，經(jīng)過自動處理將結(jié)果圖像保存到原始圖像所在文件夾下的temp目錄中，其中結(jié)果圖像包括檢測到的陰影柵格圖像、陰影矢量圖像及根據(jù)陰影柵格圖像對原始圖像進行補償后的圖像。圖5為QuickBird多光譜遙感影像陰影檢測及補償結(jié)果圖。

(a) 原始RGB合成影像 (b) 檢測到的柵格陰影區(qū)(c) 陰影區(qū)域邊界矢量圖 (d) 根據(jù)陰影區(qū)域?qū)υ紙D像補償后的RGB圖像

圖5 QuickBird多光譜遙感影像陰影檢測及補償結(jié)果

Fig.5 Shadow detection and compensation results for QuickBird multi-spectral image

圖6為ZY-3多光譜影像陰影檢測及其補償效果圖。

(a) ZY-3原始RGB(b) 系統(tǒng)檢測到的柵格(c) 系統(tǒng)原始影像與陰(d) 根據(jù)陰影區(qū)信息的合成影像 陰影區(qū)域影區(qū)域矢量的疊加結(jié)果補償結(jié)果

圖6 ZY-3遙感影像陰影檢測及補償效果圖

Fig.6 Shadow detection and compensation results for ZY-3 satellite image

4 結(jié)論

本文基于ArcGIS Engine平臺，結(jié)合Matlab和GDAL開發(fā)工具，依據(jù)構(gòu)建的高分影像陰影檢測和補償算法設(shè)計、開發(fā)了一體化的陰影檢測與補償系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?qū)uickBird和ZY-3等類型的全色、RGB及多光譜類型影像進行陰影檢測及必要信息補償，經(jīng)過大量數(shù)據(jù)測試具有較高的精度和效率，達到了設(shè)計效果，滿足了實際生產(chǎn)應(yīng)用的需求。

構(gòu)建的陰影檢測與補償系統(tǒng)雖然取得了較好的檢測和補償效果，但由于涉及的復(fù)雜算法多、且陰影檢測模型具有很強的針對性，其檢測、補償?shù)木群瓦\行效率在一定程度上受到了影響。為此，需要在算法改進、系統(tǒng)集成等方面進一步研究，以顯著提高陰影檢測和補償系統(tǒng)的精度和效率。

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(責(zé)任編輯：李瑜)

Design and development of the shadow detection and compensation system for high-resolution remote sensing images

YANG Xingwang, YANG Shuwen, ZHANG Liming, YAO Huaqin, LI Yikun

(FacultyofGeomatics,LanzhouJiaotongUniversity,Lanzhou730070,China)

Shadow detection and compensation involve such problems as the uncertainty of remote sensing images, the complexity of algorithm and the low degree of automatic extraction. In view of this situation, the authors have designed an integrated experimental system based on the algorithm built for high-resolution remote sensing image shadow detection and compensation on the ArcGIS Engine platform. The system also utilizes Matlab and GDAL. Some key technologies such as data block reading, 2% linear stretch and DLL are used in the shadow detection and compensation system implementation, which solves some problems such as reading large quantities of data, uncertainty of image, and extensibility of the system. The system achieves the integration and optimization of the system, and improves the operating efficiency. Experimental results show that the system performs higher precision and efficiency in shadow detection and compensation for high-resolution remote sensing images such as QuickBird and ZY-3. Therefore, the system can be used for batch processing of remote sensing image data.

shadow detection; shadow compensation; high-resolution remote sensing image; linear stretch

2014-04-25；

2014-06-04

中國測繪科學(xué)研究院科研專項項目“多源多時相高分辨率影像高大地物陰影檢測算法研究”(編號：513157)、甘肅省高等學(xué)?；究蒲袠I(yè)務(wù)費項目“甘南地區(qū)滑坡泥石流信息遙感自動提取與危險性評價研究”(編號：212091)及中國博士后科學(xué)基金項目“基于高分辨率遙感影像的滑坡自動提取方法研究”(編號：2014M552558XB)共同資助。

10.6046/gtzyyg.2015.03.28

楊興旺，楊樹文，張黎明,等.高分辨率遙感影像陰影檢測與補償系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].國土資源遙感,2015,27(3):177-181.(Yang X W,Yang S W,Zhang L M,et al.Design and development of the shadow detection and compensation system for high-resolution remote sensing images[J].Remote Sensing for Land and Resources,2015,27(3):177-181.)

TP 79

A

1001-070X(2015)03-0177-05

楊興旺(1989-)，男，碩士研究生，主要從事遙感影像處理和遙感應(yīng)用系統(tǒng)研發(fā)等方面的研究。Email：593310474@qq.com。

楊樹文(1975-)，男，博士，副教授，主要從事遙感數(shù)字圖像處理和遙感信息識別及提取方面的研究。Email：ysw040966@163.com。