遙感影像作為人們獲取地理信息的重要數(shù)據(jù)來源,在環(huán)境監(jiān)測、農業(yè)發(fā)展和國土利用和規(guī)劃等方面起著十分重要的作用,但是獲取影像數(shù)據(jù)時容易受不均勻的光照、不同的環(huán)境條件和不同的傳感器平臺等因素的影響,導致遙感影像內部存在局部亮度和色彩分布不均勻現(xiàn)象,特別是在由若干幅影像拼接而成的多源拼接影像中,影像內部色彩差異較大,使得影像看起來是由很多“色塊”組成,嚴重影響了人類的視覺體驗和后續(xù)的科研應用。本書針對多源拼接影像中色塊間的顏色差異問題,提出了一種基于HSV顏色空間的影像色彩一致性全自動處理方法。針對當前遙感影像色彩轉換存在的問題,本書提出了基于殘差估計的山地瞪羚閾值優(yōu)化算法以及基于區(qū)域生長合并與特征匹配提取的自適應色彩轉換方法。最終構建一整套遙感影像色彩一致性處理理論與方法,為遙感、計算機等領域科研教學人員提供理論與方法指導。
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2010.9-2013.6,中國地質大學(武漢) ,博士, 專業(yè):地圖制圖學與地理信息工程
2008.9-2010.6,中國地質大學(武漢) ,碩士, 專業(yè):地圖制圖學與地理信息工程(提前攻博)
2003.9-2007.6,中國地質大學(武漢) ,本科, 專業(yè):計算機科學與技術
2007.7-2008.7,武漢中地數(shù)碼科技有限公司,研發(fā)經(jīng)理
2013.5-2015.6,中國地質大學(武漢),地空學院,博士后 2013.7-2017.12,中國地質大學(武漢),信工學院,講師
2018.1-2021.12,中國地質大學(武漢),信工學院,副教授
2022.1-至今,中國地質大學(武漢),計算機學院,破格教授,博導
地圖制圖學與地理信息工程,圖像處理與深度學習1. 郭明強,劉星瑞,陳麒玉,趙保睿. KQGIS WebGIS軟件開發(fā)實踐. 中國地質大學出版社,2023.6. 9787562556169. 35萬字
2. 郭明強,WebGIS之Cesium三維軟件開發(fā). 電子工業(yè)出版社,2023.4. 51萬字 9787121419003
3. 吳信才,吳亮,萬波,郭明強. 地理信息系統(tǒng)應用與實踐(第2版).電子工業(yè)出版社,2022.8. 副主編 9787121440243 54萬字
4. 郭明強,黃穎,萬曉明等. 互聯(lián)網(wǎng)GIS系統(tǒng)開發(fā)實踐. 中國地質大學出版社,2022.8. 9787562553847. 19萬字
5. 郭明強,黃穎,容東林. 網(wǎng)絡地理信息服務開發(fā)實踐. 中國地質大學出版社, 2022.7. 9787562553380. 16萬字
6. 郭明強. 圖像處理與深度學習, 電子工業(yè)出版社, 2022.6. 9787121434143. 37萬字
7. 郭明強,黃穎,吳亮等.移動GIS應用開發(fā)實踐. 電子工業(yè)出版社, 2022.5. 9787121432958. 49萬字
8. 郭明強,黃穎,潘雄等. 地理空間信息系統(tǒng)設計與開發(fā). 中國地質大學出版社,《測繪工程》,青年編委,2021.11
武漢市新中地職業(yè)培訓學校,特聘教授,2021.11
湖北省測繪行業(yè)協(xié)會 技術標準與知識產權工作委員會 秘書長
湖北省測繪行業(yè)協(xié)會 數(shù)字孿生工作委員會 副主任委員
中國地理信息產業(yè)協(xié)會自然資源信息工作委員會委員 2023.3
第十四屆“北斗杯”全國青少年空天科技體驗與創(chuàng)新大賽,專家委員,2023.8.20。
第1章 緒論 5
1.1 背景和意義 5
1.2 遙感影像勻光算法 11
1.3 遙感影像勻色算法 14
1.4圖像分割方法 18
1.4.1基于像素信息的圖像分割方法 18
1.4.2基于深度學習的圖像分割方法 22
1.5色彩轉換方法 23
1.5.1基于統(tǒng)計信息的色彩轉換方法 23
1.5.2基于用戶交互的色彩轉換方法 25
1.5.3基于深度學習的色彩轉換方法 26
第2章 遙感影像色塊的自動化提取 26
2.1 影像色塊提取問題分析 27
2.2 影像色塊提取方法 27
2.2.1 色彩模型及轉換 27
2.2.2 圖像大津法處理 30
2.2.3 圖像小連通區(qū)分量的填充 32
2.2.4 圖像的閉運算和邊界擬合 33
2.3 影像色塊提取流程自動化 35
2.3.1 影像色塊提取結果均值分布圖計算 35
2.3.2 影像色塊提取結果重賦值均值分布圖計算 37
2.3.3 影像色塊提取結果均值分布糾正圖計算 38
2.3.4 影像色塊提取結果判斷 40
2.4 影像色塊提取準確率評價 42
2.4.1 影像色塊提取準確率評價指標介紹 42
2.4.2 影像色塊提取準確率評價 43
2.5 本章小結 43
第3章 遙感影像色塊間的色彩平衡 44
3.1 影像色塊間色彩差異問題分析 44
3.2 影像色塊間色彩平衡方法 44
3.2.1 Wallis勻色算法 45
3.2.2 直方圖匹配算法 45
3.2.3 顏色轉移算法 46
3.2.4 算法比較與分析 48
3.3 影像任意感興趣區(qū)域的色彩一致性處理方法 51
3.3.1 影像任意感興趣區(qū)域矩陣轉換規(guī)則 52
3.3.2 影像任意感興趣區(qū)域色彩一致性處理 53
3.4 本章小結 58
第4章 遙感影像色塊接邊處待勻色區(qū)域精確處理 58
4.1 影像色塊接邊處局部區(qū)域顏色差異問題分析 59
4.2 影像色塊接邊處待勻色區(qū)域的確定 60
4.3 影像色塊接邊處待勻色區(qū)域的色彩一致性處理 61
4.3.1 影像色塊接邊處待勻色區(qū)域Wallis勻色處理 61
4.3.2 影像色塊接邊處待勻色區(qū)域均值濾波處理 62
4.4 本章小結 64
第5章 基于色塊提取的遙感影像色彩處理實驗分析 64
5.1 實驗數(shù)據(jù)集和方法 64
5.1.1 實驗數(shù)據(jù)介紹 64
5.1.2 實驗方法設計 65
5.2 實驗結果評價 66
5.2.1 影像色塊提取準確率評價 66
5.2.2 影像整體色彩一致性評價 68
5.2.3 影像局部地物色彩一致性評價 76
5.3 影像實驗結果整體質量討論 85
5.3.1 影像整體質量評價指標介紹 85
5.3.2 影像實驗結果整體質量評價 86
5.4 本章小結 90
第6章 遙感影像自適應色彩轉換理論基礎 91
6.1圖像色彩理論 91
6.1.1光學頻譜 91
6.1.2色彩感知模型 92
6.1.3色彩空間 93
6.2圖像處理算法 95
6.2.1元啟發(fā)式優(yōu)化算法 95
6.2.2模糊C均值算法 96
6.2.3基于統(tǒng)計學原理的色彩轉換 97
6.3本章小結 97
第7章 基于殘差估計的山地瞪羚閾值優(yōu)化算法 97
7.1 基于殘差估計的閾值迭代聚類算法 98
7.1.1 基于優(yōu)化閾值的初始聚類中心調整方法 99
7.1.2 依據(jù)噪聲保真項的殘差估計聚類算法 100
7.1.3 結合噪聲權重系數(shù)的適應性殘差方法 102
7.1.4 引入空間信息的雙階段迭代算法 103
7.2 基于先驗閾值的山地瞪羚優(yōu)化與反向探索算法 105
7.2.1 依托多機制的平衡化并行探索算法 106
7.2.2 基于先驗閾值的界限調整方法 110
7.2.3 利用反向空間的探索優(yōu)化方法 110
7.3 基于像素分布信息的閾值修正方法 112
7.3.1 基于像素累積比的閾值調整方法 113
7.3.2 基于誤分類錯誤原理的閾值評價方法 113
7.4 本章小結 114
第8章 基于區(qū)域生長合并與特征匹配提取的自適應色彩轉換方法 115
8.1 針對小塊區(qū)域的連通合并方法 115
8.1.1 基于面積臨界值的小塊區(qū)域合并方法 116
8.1.2 依托形態(tài)學原理的鄰域識別方法 119
8.1.3 結合色彩空間特性的合并計算方法 120
8.2 圖像紋理特征比較與匹配提取框架 122
8.2.1 基于紋理特征的相似度評估方法 123
8.2.2 依據(jù)灰度共生矩陣的地物匹配與提取方法 125
8.3 基于像素比例的自適應色彩轉換方法 127
8.3.1 基于加權灰邊算法的圖像白平衡方法 127
8.3.2 基于梯度保持的亮度匹配方法 128
8.3.3 基于像素比例調整的地物類別匹配方法 128
8.3.4 基于線性變換的色域對齊方法 129
8.4 本章小結 131
第9章 遙感影像自適應色彩處理實驗分析 132
9.1 實驗數(shù)據(jù)集 132
9.2 實驗評價指標 133
9.2.1 圖像分割評價指標 133
9.2.2 色彩轉換評價指標 134
9.3 基于殘差估計的山地瞪羚閾值分割實驗結果分析 136
9.3.1 方法定性實驗分析 136
9.3.2 方法定量實驗分析 139
9.3.3 方法穩(wěn)健性實驗分析 141
9.3.4 方法消融實驗分析 142
9.3.5 方法在其他數(shù)據(jù)集中的實驗分析 143
9.4 基于區(qū)域生長與特征匹配的自適應色彩轉換實驗結果分析 145
9.4.1 方法定性實驗分析 145
9.4.2 方法定量實驗分析 149
9.4.3 方法主觀實驗分析 150
9.4.4 方法在其他數(shù)據(jù)集中的實驗分析 151
第10章 總結與展望 152
10.1 總結 152
10.2 展望 154