基于水平集的航拍影像陰影檢測與去除系統設計

王倩倩 楊順云 張靜 羅懷芍 張志誠

摘 要：建筑物、樹木和山脈等遮擋光線，可能使航拍影像中出現陰影。而陰影區域的存在可能影響圖像后續處理，導致重要信息丟失。本系統旨在設計自動檢測航拍影像中陰影區域并將其去除的系統，選擇并搭建基于水平集航拍影像陰影檢測算法的進行系統設計。系統主要功能包括：圖像讀入、圖像去霧、陰影檢測、陰影去除。

關鍵詞：航拍影像 圖像去霧 陰影檢測 陰影去除 水平集

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2014）04（a）-0042-02

1 系統研究意義

建筑物、樹木和山脈等遮擋太陽光線，使遙感航拍影像中存在陰影區域。陰影區域的存在可能導致重要信息的丟失，進而影響影像的后續處理，如圖像配準、圖像內容理解、分割、特征提取、目標變化檢測和定位等。陰影檢測是遙感航拍影像中地物跟蹤、分類和識別等處理的重要步驟之一，目前陰影檢測技術可分基于模型與基于陰影屬性兩大類，基于模型的方法需有關影像中地物幾何形狀或DSM數據、太陽高度角、傳感器參數等知識，計算復雜，且適用于特定場景?；陉幱皩傩缘姆椒ㄍㄟ^分析陰影區域在亮度、幾何結構和顏色等方面的共性及其與非陰影區域的差異來檢測陰影區域，應用比較復雜[1]。

本系統旨在開發設計自動檢測航拍影像陰影區域并將其去除的系統。選擇并搭建基于非勻質區域水平集航拍影像陰影檢測算法的系統開發平臺，實現自動檢測陰影區域并將其去除。系統主要功能包括：圖像讀入、圖像去霧、陰影檢測、陰影去除。

圖像陰影區域極可能含重要信息，準確檢測陰影區直接關系到影像后續處理及獲取與識別陰影區中重要信息的成效。本系統所用的算法不僅可解決傳統陰影檢測方法中對非勻質同塊陰影區檢測不全面的問題，也可檢測到傳統方法中漏檢的亮陰影區。檢測到的陰影區連續、邊緣清晰整齊，并能有效排除綠色植被干擾，檢測正確率高，漏檢率低，檢測全面，陰影區提取方便。

2 國內外研究現狀

G.D.Finlayson等最早提出利用彩色不變量來進行陰影檢測、陰影消除[2]，但是這些彩色不變量要在圖像滿足中性界面反射模型的條件下才成立[3]，而且很多的航空影像都難以滿足此條件。Akira Suzuki等人[4]提出了一種基于顏色和空間概率信息的動態陰影補償的方法，此方法能較有效地對陰影區域進行補償，提高了陰影區域內的對比度，但是陰影依然存在，而且此方法在計算過程中對于空間概率的獲取需要事先利用大量樣本進行統計計算得到，故此不能實現單張圖片的實時處理[5]。

而陰影處理類軟件有杭州華三通信技術有限公司的運動陰影檢測方法和裝置、中國人民解放軍國防科學技術大學的面向智能視頻監控的實時部分遮擋車輛分割及陰影消除方法、上海大學的高分辨率遙感影像中的陰影檢測方法。這類軟件相關技術產品，或功能無我系統深入，或應用無我系統全面，又或者專業技術要求太高，一般使用者難以上手。

如今市面已出現很多圖像處理類軟件，國內相關軟件有美圖秀秀、可牛影像、光影魔術手、isee等；國外相關產品有 Adobe Photoshop、Adobe Illustrator CS、Corel Painter等。這些軟件各具特色，但專業用于航空、遙感圖像處理的軟件，目前的市面上還沒有出現。

本系統是一項自動檢測航拍影像中陰影區域并將其去除的軟件，同時基于軍事和城市規劃與管理的實際需求，應用領域廣泛，如國家地理信息測繪、軍事力量估計、商業糾紛司法取證、煤礦石油的資源勘探等。關于航空、遙感圖像陰影的檢測與去除的研究現在還處于初級階段，所以說本系統是非常迎合市場需求和科學前沿的產品，具有強大的生命力。

3 算法介紹

借鑒西南交通大學信號與信息處理實驗室提供的遙感影像陰影處理算法實現系統的研究與設計。針對圖像去霧，利用基于黑色通道先驗知識，對圖像邊緣和非邊緣分別采用不同的模板處理得到透射圖，并通過分割天空區域，或者霧最濃區域求得準確的大氣光值[6]。利用該方法可以恢復出和原方法基本一致甚至更準確的結果，并且可以大大減少消耗，克服了對淺色區域恢復失真的問題，使去霧后的場景更為自然，提升計算速度。針對陰影檢測，采用了基于非勻質區域水平集檢測陰影算法[7]，既可解決傳統陰影檢測方法中對非勻質同塊陰影區檢測不全面、區域內出現空洞的問題，也可檢測到傳統陰影檢測方法中漏檢的亮陰影區。針對陰影去除，采用色彩空間變換，使用基于區域補償的遙感圖像陰影去除方法，利用其最小外接矩形的統計特征對陰影區域進行補償，以恢復被陰影覆蓋區域的原貌[8]。

4 系統設計與實現

4.1 系統設計

該軟件系統使用了Inter公司建立的基于（開源）發行的跨平臺計算機視覺庫OPENCV。它由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，可以實現圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。而本系統正是巧妙地利用了其輕量級、高效性以及良好的可移植性等諸多優點，將其與微軟基礎類庫MFC集成于在計算機領域享譽盛名Visual Studio軟件開發平臺下的，實現了操作簡單，用戶友好的可視化軟件編程。

其核心功能的部分包括三大模塊：圖像去霧、陰影檢測、陰影去除，同時對圖像的一些基本圖形變換提供支持。雖然本系統無需處理復雜的業務邏輯，也沒有龐大的數據庫設計對系統中相應的少量數據結構提供技術支持。但我們并非旨在設計業務型的系統，而是重在對圖像處理的相應算法進行深入研究與實現，從而為現實世界中的圖像識別需求提供便利。本系統中的三大模塊分別由黑色通道先驗、水平集演化以及色彩空間變換作為核心實現算法，并做出了自身相應的創新與改進，以更好的實現本系統的需求同時為其增添相應特色。

本系統所增設的幾大特色功能使其相較于國內已有的少量相似性產品更顯優質與突出。比如對于超大型航拍圖像的處理，我們采用了分塊讀入再處理最后合并的方法，提高了處理效率，減小了計算機的內存負擔；又比如對于綠地干擾較嚴重的區域，本系統可以人性化地支持用戶手動選擇是否進行去綠處理，從而決定是否通過HSV變換將綠色植被區從圖像中突顯出來。這樣既提升了系統的交互性，又使系統的處理結果更加準確。

其中，本系統設計的界面如圖1所示。

4.2 系統實現

4.2.1 圖像去霧前后圖片展示

4.2.2 圖像陰影檢測原圖與檢測結果圖展示

好，被建筑物和綠色植被遮擋的陰影部分都被檢測出來。

4.2.3 圖像陰影去除前后圖片展示

5 結論

本系統成功實現自動檢測航拍影像中陰影區域并將其去除的功能，搭建的基于非勻質區域水平集航拍影像陰影檢測算法的系統開發平臺，較好的支持系統的運作。系統各部分功能，大圖讀入、圖像去霧、陰影檢測、陰影去除等都得到較好地實現。本系統可以有效處理大部分航拍圖像，以及一般用戶的圖像，但陰影邊界處的修復效果可能有待提高，另外系統對個別圖像處理效果有待加強。

參考文獻

[1] 王玥，王樹根.高分辨率遙感影像陰影檢測與補償的主成分分析方法[J].應用科學學報，2010，28（2）：136-141.

[2] D.Finlayson，S.D.Hordley.M.S.Drew.Removing shadows from images using retinex[Z].Proceedings of IS & T/SID Tenth Color Imaging Conference：Color Science，Systems and Applications，2002：73-79.

[3] 唐亮，謝維信，黃建軍.城市彩色航空影像中的陰影檢測[J].中國體視學與圖像分析，2003，8（3）：129-134.

[4] Suzuki，A.Shioand S.Ohtsuk a.Dynamic shadow compensation of aerial images based on color and spatial analys is [A].Proceedings of 15th International Conference on Pattern Recognition，2000，1（1）：317-320.

[5] 鮑海英，李艷，尹永宜.城市航空影像的陰影檢測和陰影消除方法研究[J].遙感應用，2010（1）：44-47.

[6] 褚宏莉，李元祥.基于黑色通道的圖像快速去霧優化算法[J].電子學報，2013，41（4）：791-796.

[7] Chunming Li， Rui Huang.A Level Set Method for Image Segmentation[J].IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING，2011，20（7）：2007-2015.

[8] 鞠何其.基于色彩空間變換的遙感影像陰影檢測與去除技術[D].上海交通大學碩士學位論文，2009：15-50.