无人机多光谱影像辐射一致性自动校正
针对一个架次内无人机影像由于光照度变化、拍摄角度等原因引起的相同地物点在不同影像上的辐射信息不一致的问题,验证了利用SIFT(scale invariant feature transform)算法匹配同名点,然后利用同名点灰度值的相关关系建立校正模型,再用该校正模型校正整幅影像的辐射一致性校正方法。对比评价了基于直方图匹配的色彩一致性校正方法、原始色彩空间辐射一致性校正、针对三波段影像的 HSV(hue,saturation,value)色彩空间亮度一致性校正以及双边滤波去噪的效果。试验结果表明:基于直方图匹配的色彩一致性校正能在视觉上达到很好的效果,但是会造成校正后影像的灰度级严重缺失;基...
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          | Published in | 农业工程学报 Vol. 31; no. 9; pp. 147 - 153 | 
|---|---|
| Main Author | |
| Format | Journal Article | 
| Language | Chinese | 
| Published | 
            河南理工大学测绘与国土信息工程学院,焦作 454000%北京农业信息技术研究中心,北京市农林科学院,北京 100097
    
        2015
     国家农业信息化工程技术研究中心,北京 100097 农业部农业信息技术重点实验室,北京 100097 农业部农业信息技术重点实验室,北京 100097%国家农业信息化工程技术研究中心,北京 100097 农业部农业信息技术重点实验室,北京 100097%北京农业信息技术研究中心,北京市农林科学院,北京 100097 国家农业信息化工程技术研究中心,北京 100097%北京农业信息技术研究中心,北京市农林科学院,北京 100097 北京农业信息技术研究中心,北京市农林科学院,北京 100097  | 
| Subjects | |
| Online Access | Get full text | 
| ISSN | 1002-6819 | 
| DOI | 10.11975/j.issn.1002-6819.2015.09.023 | 
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| Summary: | 针对一个架次内无人机影像由于光照度变化、拍摄角度等原因引起的相同地物点在不同影像上的辐射信息不一致的问题,验证了利用SIFT(scale invariant feature transform)算法匹配同名点,然后利用同名点灰度值的相关关系建立校正模型,再用该校正模型校正整幅影像的辐射一致性校正方法。对比评价了基于直方图匹配的色彩一致性校正方法、原始色彩空间辐射一致性校正、针对三波段影像的 HSV(hue,saturation,value)色彩空间亮度一致性校正以及双边滤波去噪的效果。试验结果表明:基于直方图匹配的色彩一致性校正能在视觉上达到很好的效果,但是会造成校正后影像的灰度级严重缺失;基于同名点灰度值相关关系的校正模型能够很好地恢复待校正影像与基准影像的辐射一致性;HSV色彩空间亮度一致性校正能够在色彩上和辐射信息上与基准影像均达到很好的一致性,但只适用于三波段影像;双边滤波在去除噪声的同时,能够保持甚至提高校正后影像与基准影像的辐射一致性。 | 
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| Bibliography: | 11-2047/S Unmanned aerial vehicles (UAVs) are an exciting new remote sensing tool capable of acquiring high resolution spatial data. In a data acquisition task, hundreds of images are acquired in a sortie due to the very small footprint of each image. The gray-scale value of homonymous points in adjacent-image pairs which is gathered by unmanned aerial vehicle in a sortie should be consistent on an -idealized condition. Actually, the gray-scale value of homonymous points always yields different results due to changes in illuminance, different shooting angle etc. In this study, we described a methodology for radiation uniformity correction among different images. The first step of the methodology was matching the images by scale invariant feature transform (SIFT) feature detector to extract homonymous points from which its gray-scale value in different images could be used to establish correlative function in the next step. The uncorrected image then was corrected by the correlative function. We also proposed a  | 
| ISSN: | 1002-6819 | 
| DOI: | 10.11975/j.issn.1002-6819.2015.09.023 |