《無(wú)人機(jī)圖像去云技術(shù)》結(jié)合具體工程應(yīng)用,系統(tǒng)闡述了無(wú)人機(jī)圖像云去除及去除效果評(píng)價(jià)相關(guān)的技術(shù)和方法,重點(diǎn)突出了厚云去除部分的介紹。全書共7章,包含了緒論、無(wú)人機(jī)含云圖像去除涉及的基礎(chǔ)知識(shí)以及無(wú)人機(jī)圖像的云區(qū)檢測(cè)、云濃度分級(jí)、薄云霧去除、厚云去除和去除效果評(píng)價(jià)等內(nèi)容。
《無(wú)人機(jī)圖像去云技術(shù)》內(nèi)容是作者及團(tuán)隊(duì)多年的研究成果,涉及的相關(guān)技術(shù)模型和算法都經(jīng)過(guò)代碼測(cè)試和實(shí)驗(yàn)對(duì)比驗(yàn)證,實(shí)用性較強(qiáng)。
《無(wú)人機(jī)圖像去云技術(shù)》可作為高等院校無(wú)人機(jī)運(yùn)用工程專業(yè)的本科生參考教材,也可以作為從事無(wú)人機(jī)圖像分析、無(wú)人機(jī)應(yīng)用技術(shù)等相關(guān)研究人員的參考資料。
無(wú)人機(jī)等航拍設(shè)備拍攝時(shí)易受云霧天氣的影響,云霧噪聲的存在嚴(yán)重干擾了航拍圖像的后續(xù)處理。為研究方便,一般情況下可將云霧分為薄云、厚云兩類,學(xué)者們經(jīng)常將霧歸為薄云加以處理且取得了較好效果,厚云的出現(xiàn)會(huì)導(dǎo)致遮擋部分的信息不可逆損失,造成圖像質(zhì)量降低,地物信息不連續(xù),目標(biāo)區(qū)域不完整,給后續(xù)的語(yǔ)義分割、目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別帶來(lái)不可預(yù)知的影響。采取合適的云霧去除算法能有效地增強(qiáng)無(wú)人機(jī)等航拍圖像的清晰度和利用率,具有十分重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
目前對(duì)于厚云的研究主要集中在衛(wèi)星遙感領(lǐng)域,其目的是增加遙感圖像信息的可用性,該領(lǐng)域每年在頂級(jí)會(huì)議和期刊上均有論文發(fā)表,已形成不少研究成果。去厚云可理解為云區(qū)像素的“填充生成”,常用方法可歸為多光譜法、多時(shí)相法和圖像修復(fù)法三類。多光譜法利用各光譜的相關(guān)性,假設(shè)在圖像局部某些光譜像素值具有確定的函數(shù)關(guān)系。多時(shí)相法利用不同時(shí)間同一地區(qū)的圖像進(jìn)行云區(qū)圖像塊的拼接和預(yù)測(cè)。圖像修復(fù)法假設(shè)云覆蓋區(qū)域與其他像素具有像素值和紋理的一致性,利用空間信息對(duì)缺失像素進(jìn)行插值。無(wú)人機(jī)圖像云去除與遙感圖像云去除具有相似性,同時(shí)也具有自身的特點(diǎn),如無(wú)人機(jī)載荷和存儲(chǔ)的限制,很難攜帶類似衛(wèi)星的多光譜成像裝置,成像高度不同且航跡不固定。
本書研究的無(wú)人機(jī)圖像拍攝于2000m以上高空,不同于衛(wèi)星遙感圖像和民用無(wú)人機(jī)圖像,已有的遙感圖像去云的相關(guān)工作為本書的研究提供了很好的參考和借鑒,但直接作用于無(wú)人機(jī)圖像去云存在一定障礙:一是在無(wú)人機(jī)飛行高度和分辨率水平上,不同圖像呈現(xiàn)多種地物多種分布,現(xiàn)有方法對(duì)此還缺少研究;二是現(xiàn)有圖像修復(fù)方法大多是針對(duì)單幅圖像,沒(méi)有充分利用圖像間的信息;三是對(duì)于大云區(qū)遮擋、多分布、多類型地物的無(wú)人機(jī)圖像,修復(fù)結(jié)果往往會(huì)出現(xiàn)紋理斷裂、預(yù)測(cè)失誤、輪廓模糊,造成偽跡偽影的情況。
另外,圖像去云屬于不適定問(wèn)題,去云后填充的像素值可能存在多種解,解空間的不同選擇產(chǎn)生的效果也各有差異,一般來(lái)說(shuō)云去除恢復(fù)的準(zhǔn)確度隨著云遮蓋區(qū)域面積的增加而下降,如何對(duì)恢復(fù)的準(zhǔn)確度進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)也是一個(gè)重要問(wèn)題。目前針對(duì)無(wú)人機(jī)含云圖像的去除問(wèn)題研究剛剛起步,因此本書的內(nèi)容具有一定的新穎性。
全書分為7章:第1章介紹研究背景并綜述分析國(guó)內(nèi)外圖像去云霧技術(shù)的研究現(xiàn)狀,給出本書的研究?jī)?nèi)容和章節(jié)安排;第2章介紹無(wú)人機(jī)圖像云霧去除相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí),包括了大氣中云霧的成像機(jī)理和圖像特征,簡(jiǎn)要描述薄云霧和厚云環(huán)境下的圖像退化模型,最后給出后續(xù)使用的深度學(xué)習(xí)和圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)相關(guān)知識(shí);第3章介紹一種基于閾值遞歸選取和引導(dǎo)濾波的航拍圖像云檢測(cè)算法;第4章嘗試分析從圖像質(zhì)量角度出發(fā)給出的云等級(jí)劃分,為后續(xù)的云去除提供自動(dòng)化選擇手段;第5章針對(duì)無(wú)人機(jī)圖像中的薄云提出一種改進(jìn)的暗通道快速去除方法;第6章設(shè)計(jì)了一種基于深度卷積對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)的圖像修復(fù)去厚云技術(shù)及方法;第7章針對(duì)厚云去除以后的效果評(píng)價(jià)問(wèn)題進(jìn)行了探討。
本書利用當(dāng)前深度學(xué)習(xí)理論針對(duì)無(wú)人機(jī)圖像云去除問(wèn)題進(jìn)行研究,既有明確的工程應(yīng)用背景,也是新技術(shù)的拓展嘗試;撰寫過(guò)程中,已畢業(yè)研究生張思雨、薛松兩位同志也做了相關(guān)內(nèi)容構(gòu)建的工作。
借此機(jī)會(huì)對(duì)審閱本書的專家表示誠(chéng)摯的感謝,他們提出的意見對(duì)本書的成稿幫助極大。由于作者水平有限,加上可供借鑒的無(wú)人機(jī)圖像云去除資料較少,故書中難免會(huì)出現(xiàn)不妥或錯(cuò)誤之處,懇請(qǐng)讀者進(jìn)行批評(píng)和指教。
本書出版得到了國(guó)防工業(yè)出版社的大力支持,獲軍隊(duì)重點(diǎn)課題(LJ2019A020098)的出版資助。
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 圖像云霧去除技術(shù)現(xiàn)狀
1.2.1 圖像去薄云霧方法研究現(xiàn)狀
1.2.2 圖像去厚云方法研究現(xiàn)狀
1.3 研究?jī)?nèi)容及特點(diǎn)
1.3.1 研究的主要內(nèi)容
1.3.2 本書特點(diǎn)
參考文獻(xiàn)
第2章 無(wú)人機(jī)圖像云霧去除的相關(guān)理論
2.1 大氣中云霧的形成機(jī)理
2.2 無(wú)人機(jī)云霧圖像的特征分析
2.2.1 時(shí)域特征
2.2.2 頻譜特性
2.3 云霧圖像的退化模型
2.3.1 霧、薄云圖像的退化模型
2.3.2 厚云圖像的退化模型
2.4 深度學(xué)習(xí)概念及技術(shù)
2.4.1 深度學(xué)習(xí)
2.4.2 自動(dòng)編碼器
2.4.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.4.4 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
2.4.5 深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
2.4.6 卷積運(yùn)算
2.4.7 轉(zhuǎn)置卷積
2.4.8 激活函數(shù)
2.4.9 批標(biāo)準(zhǔn)化
2.5 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)相關(guān)知識(shí)
2.5.1HVS基本特性
2.5.2NR評(píng)價(jià)模型及方法
2.5.3 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)
2.5.4 衡量IQA算法的指標(biāo)
2.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 無(wú)人機(jī)圖像云區(qū)檢測(cè)方法
3.1 經(jīng)典圖像分割算法
3.1.1 0tsu閾值分割算法
3.1.2 最小誤差閾值分割算法
3.1.3 最大熵閾值分割算法
3.2 基于閾值遞歸選取和引導(dǎo)濾波的云區(qū)檢測(cè)方法
3.2.1 初步云區(qū)檢測(cè)
……
第4章 無(wú)人機(jī)圖像云濃度分級(jí)
第5章 無(wú)人機(jī)圖像薄云霧去除
第6章 無(wú)人機(jī)圖像厚云去除
第7章 厚云去除的效果評(píng)價(jià)
后記