| 【中文题名】 | 遥感图像的色调统一研究 |
| 【英文题名】 | Study on Color Harmonization of Remote Sensing Images |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-6-26 |
| 【中关键词】 | 遥感图像,色调统一,图像处理,颜色传递,概率分割,灰度图像上色 |
| 【英关键词】 | Remote sensing image,color harmonization,image processing,color transfer,probabilistic segmentation,grey-scale image colorization,natural color image,infrared scene image generation, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>遥感图像的解译、识别与处理>图像处理方法> |
| 【论文摘要】 |
目前，大范围高分辨率的遥感图像已经在很多领域和行业中得到了广泛的应用，如国土资源统计、地理信息系统(GIS)、军事国防、地质调查、灾害评估、自然环境监测以及城市规划等。但原始图像中的不同区域的子图像可能是由不同型号的卫星在不同时刻及不同气候条件下拍摄得到的，因此在后期拼接后显示时，会出现相邻域子图像的色调相差过大的问题。这会为后续的地理数据的分析处理带来困难，影响分析统计结果的准确性。目前实际工作中人们大多采取Photoshop等图像处理软件来人工进行色调调整，其工作量大且耗时长、效率低。本文提出了一种对多色调图像统一调整的算法来解决这个问题，通过少量的用户交互，能自动地把一张拥有不同色调的遥感图像进行色调统一，并可推广适用到图像处理的其他应用领域中。
本文第一章介绍了遥感图像及其处理的一些基础知识和方法，回顾了色调调整方面研究的历史和现状，简述了本文工作的主要研究内容。
本文第二章提出了一种新的基于色彩传递的色调调整算法来进行两种色调图像的统一调整。该算法首先基于K均值算法和期望最大化算法对参考图像区域和色调待调整图像区域进行概率分割，然后对参考图像的每个分割分别进行采样，得到一系... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
3-4 |
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Abstract |
4-9 |
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第1章 绪论 |
9-21 |
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1.1 课题背景 |
9-11 |
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1.1.1 遥感信息技术的应用[1，2，3] |
9-10 |
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1.1.2 目前存在的问题 |
10-11 |
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1.2 遥感图像处理方法 |
11-15 |
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1.2.1 遥感图像的形成 |
11-14 |
|
1.2.2 遥感图像处理基础 |
14-15 |
|
1.3 国内外研究现状 |
15-19 |
|
1.3.1 图像的彩色增强 |
15-16 |
|
1.3.2 图像色调统一和合成编辑 |
16-18 |
|
1.3.3 现有相关软件系统 |
18-19 |
|
1.4 本文的工作 |
19-21 |
|
第2章 两色调图像的统一调整 |
21-36 |
|
2.1 引言 |
21 |
|
2.2 基础知识 |
21-26 |
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2.2.1 |αβ颜色空间 |
21-23 |
|
2.2.2 K均值算法 |
23-25 |
|
2.2.3 期望最大化算法 |
25-26 |
|
2.3 基于颜色传递的图像色调调整算法 |
26-32 |
|
2.3.1 图像的概率分割 |
26-30 |
|
2.3.2 区域映射 |
30 |
|
2.3.3 亮度缩放 |
30-31 |
|
2.3.4 最适合点匹配 |
31-32 |
|
2.4 结果分析与比较 |
32-35 |
|
2.5 本章小结 |
35-36 |
|
第3章 多色调图像的统一调整 |
36-44 |
|
3.1 引言 |
36 |
|
3.2 交互式多色调图像的统一调整 |
36-38 |
|
3.3 Graph Cut边界优化处理 |
38-39 |
|
3.4 结果分析与比较 |
39-43 |
|
3.5 本章小结 |
43-44 |
|
第4章 色调调整算法在其他领域中的应用 |
44-55 |
|
4.1 引言 |
44 |
|
4.2 在灰度图像上色中的应用 |
44-49 |
|
4.2.1 相关工作及意义 |
44-45 |
|
4.2.2 算法描述 |
45-47 |
|
4.2.3 结果分析与比较 |
47-49 |
|
4.3 在自然感彩色多光谱图像生成中的应用 |
49-52 |
|
4.3.1 研究意义及相关工作 |
49-50 |
|
4.3.2 结果分析与比较 |
50-52 |
|
4.4 在可见光图像转化为红外图像中的应用 |
52-54 |
|
4.4.1 相关工作及意义 |
52-54 |
|
4.4.2 结果分析与比较 |
54 |
|
4.5 本章小结 |
54-55 |
|
第5章 总结与展望 |
55-57 |
|
5.1 本文的工作总结 |
55 |
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5.2 未来工作的展望 |
55-57 |
|
参考文献 |
57-60 |
|
致谢 |
60 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389441 |
