基于LiDAR系統RCD105影像的勻光方法研究

魏永強，齊東蘭

（1.國家測繪地理信息局重慶測繪院，重慶 400015）

隨著機載激光雷達在我國各行業的深入應用，該技術發展日新月異。由于受時間、外部光照以及其他因素的影響，影像會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量，使結果呈現出明顯的色彩不一，反差分布不平衡[1,2]，對同機遙感影像在LiDAR系統中進行多源數據融合等處理造成不利影響，從而對分類、解譯、建筑物提取、道路恢復等處理產生影響。針對機載激光雷達系統ALS50平臺中RCD105影像特點，研究如何消除該類影像的色彩差異，具有重要意義。

1 影像特點及研究重點

表1 焦平面參數

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

不同于以往的衛星遙感影像，該類中幅航空影像具有更高的分辨率，攝影角度對地面目標影像的影響更明顯。大面積的水域會導致耀斑等復雜不均勻現象同時存在。因此，其勻光重點如下：

1)如何高效獲取表征影像亮度變化的背景影像。

2)對于影像上局部特殊區域的處理。特殊區域的耀斑現象對勻光的影響很大，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

傅里葉變換是數字信號領域一種相當重要的算法，它將函數用三角函數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換到頻率域，且在轉換回函數的原始域時不丟失任何信息。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了影像灰度值在小尺度像素范圍內的劇烈變化，包括細節、邊緣等。低頻空間信息部分則表現了影像像素灰度值在大尺度像素范圍內的漸變過程。低頻信息部分通常表現為在整幅遙感影像內陰影的逐漸變化的背景信息。從頻率域對影像分析，影像亮度強度的變化過程是相對慢節奏的，表示影像亮度變化趨勢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行相減運算，從而產生一幅亮度分布較為均勻的影像，再對該影像進行拉伸處理，增強高頻細節信息。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原始影像濾波產生背景影像。

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）對勻光影像進行后續處理。由于相減運算的過程會使得影像的動態范圍縮小，影像的整體反差降低，因此需要拉伸對比度增強影像反差。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出對應的線性關系[5,6]。

3 低通法的改進

低通法在處理影像勻光方面具有諸多優點，如影像的亮度分布均勻性有所提高、耀斑現象有所改善，但原始影像上的亮度較暗區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，將熵運算引入勻光處理，將原始影像與該背景影像進行熵運算。

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值或經相關運算后的結果進行除法運算，然后再采取一些其他圖像運算后，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不管是在直接光照區或是在陰影區域都能表現出統一的亮度值，影像亮度的強度分布有顯著改善。與此同時，原始影像中亮度強度比較亮的地方，反差有顯著減小，而原始影像中亮度強度比較暗的區域，反差有明顯增強。熵值勻光算法能夠調整影像局部反差分布，抑制原始影像中的虛光和耀斑效應導致的影像亮度分布不均勻問題。

改進的勻光處理方法的基本出發點是，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，對二者進行熵運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為一常數值。

圖2 各狀態影像及其特定區域直方圖

圖2 為3種情況影像及特定區域直方圖；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為改進法處理后紅框處直方圖。

由圖2c可以看出，改進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。對比圖2a與c可以發現，原始影像上紅框處高亮區域以及暗區的反差經過勻光處理后，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、改進法勻光后紅框處直方圖，對比可知，原始影像上同一地物在不同區域反差不一致，整個影像亮度分布不均勻，經過低通法處理后，高亮部分的反差有所降低，較暗區域反差有所增強，整體反差程度有所改善，效果仍然不是很理想。經過改進方法處理后，原始影像上高亮區域的反差明顯得到降低，較暗區域的反差明顯有所增強，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特征相匹配，有利于判讀以及進行各種后續操作。

圖3 影像MTF對比圖

4 質量評價

表2 勻光處理前后MTF包圍的面積比較

分別測定勻光前后兩幅影像的MTF（調制傳遞函數），對勻光質量進行評價。原始影像、低通法處理后影像以及改進法處理后影像的調制傳遞函數如圖3a、b、c所示，包圍的面積如表2所示，對比可知，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，改進法處理后影像的MTF包圍的面積值最大，說明兩類方法都達到了調整反差的目的，而改進法處理后的影像比低通法處理后的影像的反差大，細節表達也更清晰，質量更好，這與前文的主觀評價是一致的，證明改進法勻光處理具有可行性與有效性。

5 結 語

本文以LiDAR系統自帶RCD105相機的影像為研究對象，針對其影像特點，詳細分析了LiDAR系統航空遙感影像的特點，總結出該類影像勻光處理的重點。針對影像存在的亮度分布不均勻的現象，介紹了基于頻率域的低通濾波法的原理，對其流程進行研究，歸納了該方法的不足，提出了低通法的改進方法，給出了該法的具體原理、算法流程。通過實驗證明，針對RCD105航空遙感影像，本文提出的改進方法能夠使得影像亮度達到整體平衡，能有效增強局部區域的反差，保證整幅影像反差的均衡和影像細節的完整性。