结合模糊聚类与色彩空间的遥感图像阴影检测

高分辨率遥感图像中的阴影会导致特征信息的丢失、物体的假色调和形状失真,严重影响图像的质量。针对现有阴影检测算法对遥感图像中非匀质阴影区域及亮阴影区域易漏检、检测精度低等问题,该文结合模糊聚类及HSV色彩特征提出了一种新的遥感图像阴影检测算法。首先,对图像进行预处理,剔除亮度、饱和度与阴影区相似的干扰地物;其次,利用基于局部信息改进的模糊聚类算法对图像进行结合邻域信息的聚类,克服噪声情况下的错误聚类;最后,结合图像在HSV色彩空间的H分量和RGB空间的灰度直方图进行多阈值提取阴影,得到阴影区域。实验证明,改进算法有机结合了阴影像素点的邻域信息及色彩不变特性,在亮阴影及非匀质阴影区域检测中明显提高了检测精度。