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无人机数字正射影像阴影区域补偿方法研究OA

Research on Shadow Region Compensation Method of UAV Digital Orthophoto

中文摘要英文摘要

针对无人机获取的数字正射影像(digital orthophoto map,DOM)数据中阴影区域地物光谱信息缺失、对比度降低、地物纹理模糊的问题,基于全局低照度图像增强的 AINDANE(adaptive and integrated neighborhood dependent approach for nonlinear enhancement)算法,提出了HSV 色彩空间下的Auto-Levels AINDANE 阴影补偿改进算法.首先,该算法将 RGB 全色影像转换至 HSV 色彩空间中,分离亮度分量 V,对其分别进行自适应亮度增强和自适应对比度处理.然后,采用自动色阶(Auto-Levels)方法对图像进行色彩调整,从而实现正射影像阴影补偿.选取多幅典型地类的 DOM 数据进行阴影补偿实验,并与原 AINDANE 算法及其他阴影补偿方法进行效果对比.结果表明,相较于其他4种阴影补偿方法及原算法,该算法显著提高影像目视效果,有效恢复阴影区域的地物纹理信息,并保持了影像整体色彩的均衡和保真性.

Aiming at the problems of lack of spectral information of the features,decrease in contrast and blurred texture of features in the shaded region in the orthophoto data acquired by UAV,we propose the Auto-Levels AINDANE shadow compensation algorithm in HSV color space.Based on the AINDANE(adaptive and integrated neighborhood dependent approach for nonlinear enhancement)algorithm for global low-light image enhancement,the algorithm converts the RGB orthophoto image into HSV color space,separates the luminance component V for enhancement,and adopts the auto-contrast for the color level adjustment to achieve the shadow compensation of orthoimage.Several DOM data of typical land classes is selected for shadow compensation experiments.And the algorithm is compared with the original AINDANE algorithm and four other shadow compensation methods.The results show that,compared with the original algorithm and the other four shadow compensation methods,the algorithm significantly improves the visual effect of the image,effectively recovers the feature information in the shadow region,and maintains the overall color balance and fidelity of the image.

马小博;张敉源;赖正清;李硕

南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,江苏 南京 210023||南京师范大学江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点,江苏 南京 210023||江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,江苏 南京 210023南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,江苏 南京 210023||南京师范大学江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点,江苏 南京 210023||江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,江苏 南京 210023南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,江苏 南京 210023||南京师范大学江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点,江苏 南京 210023||江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,江苏 南京 210023南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,江苏 南京 210023||南京师范大学江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点,江苏 南京 210023||江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,江苏 南京 210023

信息技术与安全科学

遥感图像处理阴影补偿数字正射影像HSV色彩空间AINDANE算法

processing of remote sensing image datashadow compensationdigital orthophoto mapHSV color spaceAINDANE algorithm

《南京师范大学学报(工程技术版)》 2026 (2)

38-45,56,9

10.3969/j.issn.1672-1292.2026.02.005

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