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公开(公告)号：CN111709901A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010444368.2
申请日：2020-05-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于FCM聚类匹配+Wallis滤波的无重多/高光谱遥感图像匀色方法，本发明涉及多/高光谱遥感影像图像匀色方法。本发明的目的是为了解决现有方法在没有重叠区域的图像间进行匀色并不涉及，导致获得的图像效果差的问题。过程为：一、对多/高光谱遥感图像进行分波段处理；二、选取出参考图像作为参考；三、得到聚类后的结果；四、进行类别匹配；五、得到局部匀色处理后的各类别数据；六、合成新的待匀色图像；七、进行直方图匹配再次匀色；八、将匀色处理后的图像作为参考图像，重复执行三至七，直至同波段灰度图像全部匀色处理完，将图像拼接；九、重复二至八获得所有拼接好的图像，合成新多/高光谱遥感图像。本发明用于图像匀色领域。
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公开(公告)号：CN111709901B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010444368.2
申请日：2020-05-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于FCM聚类匹配+Wallis滤波的无重多/高光谱遥感图像匀色方法，本发明涉及多/高光谱遥感影像图像匀色方法。本发明的目的是为了解决现有方法在没有重叠区域的图像间进行匀色并不涉及，导致获得的图像效果差的问题。过程为：一、对多/高光谱遥感图像进行分波段处理；二、选取出参考图像作为参考；三、得到聚类后的结果；四、进行类别匹配；五、得到局部匀色处理后的各类别数据；六、合成新的待匀色图像；七、进行直方图匹配再次匀色；八、将匀色处理后的图像作为参考图像，重复执行三至七，直至同波段灰度图像全部匀色处理完，将图像拼接；九、重复二至八获得所有拼接好的图像，合成新多/高光谱遥感图像。本发明用于图像匀色领域。
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公开(公告)号：CN111652826B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010421683.3
申请日：2020-05-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于Wallis滤波+直方图匹配的有重多/高光谱遥感图像匀色方法，本发明涉及遥感图像匀色方法。本发明的目的是为了解决现有图像的匀色方法只注重了整体效果而忽略了图像局部特性，处理后可能使待匀色图像数据出现大的偏差，尤其是在图像交叠区域出现大的偏差的问题。过程为：一、获得M组同波段灰度图像；二、选取参考图像；三、获取新的待匀色图像；四、对参考和新的待匀色图像做直方图匹配全局匀色；五、将匀色后的图像作为参考图像，重复执行三至四，直至第m组同波段灰度图像全部匀色处理完，进行拼接；六、重复二至五获得所有M组拼接好的灰度图像，将所有M组拼接好的灰度图像合成新多/高光谱遥感图像。本发明用于遥感图像匀色领域。
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公开(公告)号：CN111652826A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010421683.3
申请日：2020-05-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于Wallis滤波+直方图匹配的有重多/高光谱遥感图像匀色方法，本发明涉及遥感图像匀色方法。本发明的目的是为了解决现有图像的匀色方法只注重了整体效果而忽略了图像局部特性，处理后可能使待匀色图像数据出现大的偏差，尤其是在图像交叠区域出现大的偏差的问题。过程为：一、获得M组同波段灰度图像；二、选取参考图像；三、获取新的待匀色图像；四、对参考和新的待匀色图像做直方图匹配全局匀色；五、将匀色后的图像作为参考图像，重复执行三至四，直至第m组同波段灰度图像全部匀色处理完，进行拼接；六、重复二至五获得所有M组拼接好的灰度图像，将所有M组拼接好的灰度图像合成新多/高光谱遥感图像。本发明用于遥感图像匀色领域。
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