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测绘无人机低空数字航摄影像去雾霾研究
王京卫    
山东建筑大学土木工程学院,山东 济南 250101
Study of the Geo-UAV Low-altitude Digital Aerial Image Haze Removal
WANG Jingwei     
School of Civil Engineering, Shandong Jianzhu University, Jinan 250101, China
First author: WANG Jingwei (1978-),male,received his doctoral degree from Shandong University of Science and Technology on December 2014,majors in low altitude digital aerophotogrammetry. E-mail:wjw_sdust@sdjzu.edu.cn

测绘无人机以其“高时效性”“高分辨率”和“低成本”三大技术优势在日常测绘以及测绘应急保障中发挥了重要的作用。例如地震、滑坡、泥石流、水灾、旱灾、雪灾、森林火灾、地表塌陷等重大自然灾害的快速应急监测,小城镇和新型农村城镇化建设测绘,困难地区测绘和重大工程建设测绘。然而随着我国快速城镇化的发展,雾霾天气逐年增多,已经成为我国中东部地区一种严重的灾害性天气。雾霾导致能见度降低,航摄影像动态范围缩减、对比度下降,影像模糊不清,亮度降低、色度偏移。这使得雾霾天航摄影像难以满足测绘生产单位的需求,影响了测绘无人机技术优势的发挥。

面对大范围、持续时间长、污染严重的雾霾天气,各生产单位的测绘无人机只能以“等待晴天”来应对,而这种等待时间往往是十几天乃至数个月。雾霾天气已经严重制约了测绘无人机的应用。因此急需要寻求一种有效的影像去雾霾处理技术方法,对航摄雾霾影像进行处理,使得去雾霾后影像的质量能够达到或者等效于正常航摄影像的质量,从而消除或者减弱雾霾天对测绘无人机应用的限制。

本文在借鉴国内外已有影像去雾霾理论方法的基础之上,从测绘无人机低空数字航摄影像成像模型入手,研究了影像去雾霾方法,主要内容如下:

(1) 在对人眼视物呈色机理、真彩色数字影像获取存储表达、无人机低空数字航摄技术流程的分析基础上,依据雾霾在可见光中传输的物理特性,利用大气辐射传输方程,结合无人机低空数字航摄技术特征,建立了雾霾天低空数字航摄影像的成像模型。

(2) 根据建立的雾霾天成像模型,在影像空间域上利用RGB彩色空间模型揭示了低空数字航摄影像的降质机理。分析了雾霾天低空数字航摄影像中雾霾的空间分布特征以及影像的成像特征。基于降质机理建立了影像退化与复原过程模型。

(3) 提出了雾霾成像的检测原理与方法,雾霾检测点粗差检测与剔除方法。采用空间插值理论方法解决了雾霾成像估值的求解问题,实现了对雾霾天可见光路径衰减和辐射源衰减的复原。

(4) 对比分析了国内外数字影像评价方法,提出了基于灰度共生矩阵的角二阶矩、信息熵和对比度3个去雾霾影像评价指标。利用本文提出的影像去雾霾方法,开发了应用程序,对低空数字航摄去雾霾影像进行了主客观评价。

主观评价结果表明,去雾霾后影像清晰度有了很大提高,色调正常,反差适中,能够满足测绘有关规范中的质量要求。客观评价结果表明,去雾霾后影像对比度和信息熵有了很大的提高,角二阶矩减小,说明影像构像纹理更加细致,更加清晰,包含了更多的信息量。

通过影像主客评价验证了本文影像去雾霾方法的有效性和实用性。



http://dx.doi.org/10.11947/j.AGCS.2016.20150412
中国科学技术协会主管、中国测绘地理信息学会主办。
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文章信息

王京卫
WANG Jingwei
测绘无人机低空数字航摄影像去雾霾研究
Study of the Geo-UAV Low-altitude Digital Aerial Image Haze Removal
测绘学报,2016,45(2):251-251
Acta Geodaeticaet Cartographica Sinica, 2016, 45(2): 251-251.
http://dx.doi.org/10.11947/j.AGCS.2016.20150412

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收稿日期:2015-08-12

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