魏永強(qiáng)，齊東蘭

（1.國家測(cè)繪地理信息局重慶測(cè)繪院，重慶 400015）

隨著機(jī)載激光雷達(dá)在我國各行業(yè)的深入應(yīng)用，該技術(shù)發(fā)展日新月異。由于受時(shí)間、外部光照以及其他因素的影響，影像會(huì)在色彩上存在不同程度的差異，這種差異直接影響了影像鑲嵌的質(zhì)量，使結(jié)果呈現(xiàn)出明顯的色彩不一，反差分布不平衡[1,2]，對(duì)同機(jī)遙感影像在LiDAR系統(tǒng)中進(jìn)行多源數(shù)據(jù)融合等處理造成不利影響，從而對(duì)分類、解譯、建筑物提取、道路恢復(fù)等處理產(chǎn)生影響。針對(duì)機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)ALS50平臺(tái)中RCD105影像特點(diǎn)，研究如何消除該類影像的色彩差異，具有重要意義。

1 影像特點(diǎn)及研究重點(diǎn)

表1 焦平面參數(shù)

RCD105影像具有以下特點(diǎn)：像素坐標(biāo)系統(tǒng)的行和列坐標(biāo)位于每個(gè)像素的中心處；像素坐標(biāo)系的焦平面中心坐標(biāo)為（3 580.5,2 694.0）；正坐標(biāo)位于焦平面中心向（7 162,1）方向；目標(biāo)像素坐標(biāo)＝（3 580.5＋Xp,2 694.0－Yp）。[3]

不同于以往的衛(wèi)星遙感影像，該類中幅航空影像具有更高的分辨率，攝影角度對(duì)地面目標(biāo)影像的影響更明顯。大面積的水域會(huì)導(dǎo)致耀斑等復(fù)雜不均勻現(xiàn)象同時(shí)存在。因此，其勻光重點(diǎn)如下：

1)如何高效獲取表征影像亮度變化的背景影像。

2)對(duì)于影像上局部特殊區(qū)域的處理。特殊區(qū)域的耀斑現(xiàn)象對(duì)勻光的影響很大，影響整體亮度信息。

2 基于頻率域的低通濾波法

圖1 低通法勻光流程圖

傅里葉變換是數(shù)字信號(hào)領(lǐng)域一種相當(dāng)重要的算法，它將函數(shù)用三角函數(shù)或它們的積分的線性組合來表示[4]。將傅里葉變換引入遙感影像處理，可以使影像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，且在轉(zhuǎn)換回函數(shù)的原始域時(shí)不丟失任何信息。這樣可以工作于頻譜空間，大大提高算法效率。

影像中，高頻空間信息部分表現(xiàn)了影像灰度值在小尺度像素范圍內(nèi)的劇烈變化，包括細(xì)節(jié)、邊緣等。低頻空間信息部分則表現(xiàn)了影像像素灰度值在大尺度像素范圍內(nèi)的漸變過程。低頻信息部分通常表現(xiàn)為在整幅遙感影像內(nèi)陰影的逐漸變化的背景信息。從頻率域?qū)τ跋穹治觯跋窳炼葟?qiáng)度的變化過程是相對(duì)慢節(jié)奏的，表示影像亮度變化趨勢(shì)的信息主要存在于低頻部分，是影像的背景噪聲。通過頻率域的低通濾波方法可以獲取原始影像的背景噪聲影像。將原始影像與背景影像進(jìn)行相減運(yùn)算，從而產(chǎn)生一幅亮度分布較為均勻的影像，再對(duì)該影像進(jìn)行拉伸處理，增強(qiáng)高頻細(xì)節(jié)信息。低通法勻光的處理流程如圖1所示，其主要處理步驟如下：

1）獲取背景影像g(i,j)。利用頻率域的低通濾波方法對(duì)原始影像濾波產(chǎn)生背景影像。

2）剔除背景影像。將原始影像與獲得的噪聲影像作相減運(yùn)算，即

其中，A為一常量值。這樣做的目的是使處理后的影像整體亮度與原始影像的平均亮度值保持平衡。

3）對(duì)勻光影像進(jìn)行后續(xù)處理。由于相減運(yùn)算的過程會(huì)使得影像的動(dòng)態(tài)范圍縮小，影像的整體反差降低，因此需要拉伸對(duì)比度增強(qiáng)影像反差。線性拉伸法處理之后，輸出影像和輸入影像像素值之間呈現(xiàn)出對(duì)應(yīng)的線性關(guān)系[5,6]。

3 低通法的改進(jìn)

低通法在處理影像勻光方面具有諸多優(yōu)點(diǎn)，如影像的亮度分布均勻性有所提高、耀斑現(xiàn)象有所改善，但原始影像上的亮度較暗區(qū)域亮度反差依然較小，亮度較高部分在勻光處理后亮度反差依然不小。針對(duì)這些問題，本文給出新的解決方案：利用低通法獲得噪聲背景影像后，將熵運(yùn)算引入勻光處理，將原始影像與該背景影像進(jìn)行熵運(yùn)算。

熵值處理在提取某種地物特征方面非常有效。熵處理是將一些波段的數(shù)值或經(jīng)相關(guān)運(yùn)算后的結(jié)果進(jìn)行除法運(yùn)算，然后再采取一些其他圖像運(yùn)算后，便可獲取一幅新的影像。該新影像一般能夠使得某些地物特征比較突出，使得整幅影像的亮度分布更為均勻，使影像與人眼的視覺響應(yīng)特征相匹配，便于判讀。這與勻光處理的目的一致，且過程是類似的。熵值處理后的遙感影像使同一地物目標(biāo)不管是在直接光照區(qū)或是在陰影區(qū)域都能表現(xiàn)出統(tǒng)一的亮度值，影像亮度的強(qiáng)度分布有顯著改善。與此同時(shí)，原始影像中亮度強(qiáng)度比較亮的地方，反差有顯著減小，而原始影像中亮度強(qiáng)度比較暗的區(qū)域，反差有明顯增強(qiáng)。熵值勻光算法能夠調(diào)整影像局部反差分布，抑制原始影像中的虛光和耀斑效應(yīng)導(dǎo)致的影像亮度分布不均勻問題。

改進(jìn)的勻光處理方法的基本出發(fā)點(diǎn)是，將熵值操作引入勻光處理，即獲取影像的背景亮度分布信息后，對(duì)二者進(jìn)行熵運(yùn)算而不采取相減剔除操作，公式如下：

式中，fin(i,j)表示原始影像；g(i,j)表示通過低通法獲取的背景亮度分布影像；fout(i,j)為勻光后影像，A為一常數(shù)值。

圖2 各狀態(tài)影像及其特定區(qū)域直方圖

圖2 為3種情況影像及特定區(qū)域直方圖；圖2a為原始待處理影像；b為低通濾波法處理后影像；c為改進(jìn)法勻光后影像；d為原始影像中紅框處直方圖；e為低通法處理后影像紅框處直方圖；f為改進(jìn)法處理后紅框處直方圖。

由圖2c可以看出，改進(jìn)后的低通法使得原始影像上亮度分布不均勻問題得到了較好的解決。對(duì)比圖2a與c可以發(fā)現(xiàn)，原始影像上紅框處高亮區(qū)域以及暗區(qū)的反差經(jīng)過勻光處理后，高亮部分反差得到降低，而較暗部分反差有所提高，整個(gè)勻光后的影像使得原始影像上反差不均勻問題得到大大改善，使得其質(zhì)量有所提高。圖2d、e、f依次為原始影像紅框處直方圖、低通法勻光后影像上紅框處直方圖、改進(jìn)法勻光后紅框處直方圖，對(duì)比可知，原始影像上同一地物在不同區(qū)域反差不一致，整個(gè)影像亮度分布不均勻，經(jīng)過低通法處理后，高亮部分的反差有所降低，較暗區(qū)域反差有所增強(qiáng)，整體反差程度有所改善，效果仍然不是很理想。經(jīng)過改進(jìn)方法處理后，原始影像上高亮區(qū)域的反差明顯得到降低，較暗區(qū)域的反差明顯有所增強(qiáng)，且分布平衡，表明整幅影像的反差趨于一致，亮度分布趨于均勻，可讀性大大提高。影像與人眼的視覺響應(yīng)特征相匹配，有利于判讀以及進(jìn)行各種后續(xù)操作。

圖3 影像MTF對(duì)比圖

4 質(zhì)量評(píng)價(jià)

表2 勻光處理前后MTF包圍的面積比較

分別測(cè)定勻光前后兩幅影像的MTF（調(diào)制傳遞函數(shù)），對(duì)勻光質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。原始影像、低通法處理后影像以及改進(jìn)法處理后影像的調(diào)制傳遞函數(shù)如圖3a、b、c所示，包圍的面積如表2所示，對(duì)比可知，低通法處理后影像的MTF包圍面積大于原始影像的MTF包圍面積，改進(jìn)法處理后影像的MTF包圍的面積值最大，說明兩類方法都達(dá)到了調(diào)整反差的目的，而改進(jìn)法處理后的影像比低通法處理后的影像的反差大，細(xì)節(jié)表達(dá)也更清晰，質(zhì)量更好，這與前文的主觀評(píng)價(jià)是一致的，證明改進(jìn)法勻光處理具有可行性與有效性。

5 結(jié) 語

本文以LiDAR系統(tǒng)自帶RCD105相機(jī)的影像為研究對(duì)象，針對(duì)其影像特點(diǎn)，詳細(xì)分析了LiDAR系統(tǒng)航空遙感影像的特點(diǎn)，總結(jié)出該類影像勻光處理的重點(diǎn)。針對(duì)影像存在的亮度分布不均勻的現(xiàn)象，介紹了基于頻率域的低通濾波法的原理，對(duì)其流程進(jìn)行研究，歸納了該方法的不足，提出了低通法的改進(jìn)方法，給出了該法的具體原理、算法流程。通過實(shí)驗(yàn)證明，針對(duì)RCD105航空遙感影像，本文提出的改進(jìn)方法能夠使得影像亮度達(dá)到整體平衡，能有效增強(qiáng)局部區(qū)域的反差，保證整幅影像反差的均衡和影像細(xì)節(jié)的完整性。