遥感影像处理方法及系统，对遥感影像首先进行粗处理，去除背景影像得 到粗处理的遥感影像，然后对粗处理后的遥感影像进行分块处理，计算得到清晰度最高分 块影像的赌、均值和标准差作为整个遥感影像的基准，采用基准对每个分块影像进行调整， 使得每个分块影像的亮度和对比度保持一致，从而使遥感影像亮度和对比度保持一致，避 免遥感影像内部存在地物亮度W及反差不均匀等问题，避免地物的色调发生变化和色彩失 真，获得更好的匀光效果，大大提高遥感影像的利用率、可视化效果和影响质量。
【附图说明】
[0046] 图1是一个实施例中的遥感影像处理方法的流程图；
[0047] 图2是一个实施例中的分块影像处理示意图；
[0048] 图3是一个实施例中的分块影像具体处理示意图；
[0049] 图4是一个实施例中的遥感影像处理系统的结构图；
[0050] 图5是一个实施例中色彩失真的遥感影像示意图；
[0051] 图6是一个实施例中采用本发明处理方法对色彩失真的遥感影像处理后的示意 图；
[0052] 图7是一个实施例中采用MASK匀光方法对色彩失真的遥感影像处理后的示意图；
[0053] 图8是一个实施例中采用Wallis滤波方法对色彩失真的遥感影像处理后的示意 图；
[0054] 图9是另一个实施例中色彩失真的遥感影像示意图；
[0055] 图10是另一个实施例中采用本发明处理方法对色彩失真的遥感影像处理后的示 意图；
[0056] 图11是另一个实施例中采用MASK匀光方法对色彩失真的遥感影像处理后的示意 图；
[0057] 图12是另一个实施例中采用Wallis滤波方法对色彩失真的遥感影像处理后的示 意图。
【具体实施方式】
[0058] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，W下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用W解释本发明，并不 用于限定本发明。
[0059] 图1是一个实施例中的遥感影像处理方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下 步骤：
[0060] Sio:对色彩失真的遥感影像进行粗处理，获取遥感影像的背景影像，将色彩失真 的遥感影像去除背景影像得到粗处理后的遥感影像。
[0061] -幅色彩失真的遥感影像是由一幅色彩真实的影像与一幅背景影像叠加而成，如 果获得背景影像，由色彩失真的遥感影像减去背景影像能够得到对比度一致的色彩真实的 遥感影像。
[0062] 该步骤中，采用低通滤波的方式来获取背景影像。故选取合适的滤波器至关重要。 由于高斯滤波器能够在空间域与频率域达到最佳，同时为了提高运算速度，优选的，该步骤 采用高斯滤波器来进行滤波。
[0063] 在一个实施例中，该步骤具体为:对色彩失真的遥感影像进行快速傅里叶变换，然 后采用高斯滤波器进行高斯滤波，滤波后进行快速傅里叶的反变换，得到背景影像。得到背 景影像后，将色彩失真的遥感影像去除背景影像得到粗处理后的对比度一致、色彩真实的 遥感影像。
[0064] W具体实施例来描述，设定一幅色彩失真的遥感影像IfaiseU,y)由一幅色彩真实 的遥感影像ItrueU，y)与一幅背景影像BackU，y)叠加而成，色彩失真的遥感影像可表示 为：
[00化]Ifaise(x，y) = Itrue(x，y)+Ba kc(x,y)。
[0066] 对色彩失真的遥感影像I进行快速傅里叶变换：
[0067] ffti =FFT(I)
[0068] 其中FFT表示快速傅里叶变换。然后对ffti进行高斯滤波，频率域的高斯滤波器 为：
[0070]其中OO表示截止频率，D(u，v)为频率域中坐标为(u，v)的点到傅里叶变换原点的 距离。
[0071 ]再对滤波后的结果进行快速傅里叶的反变换，即可得到背景影像：
[0072] B = IFFKfftiXH)
[0073] 其中IFFT表示快速傅里叶变换的反变换。用原始遥感影像减去背景影像，即可得 到对比度一致的遥感影像：
[0074] I' (x,y) = I(x,y)-B(x,y)+offset
[0075] 其中of f Se t为一常量，通常取值为亮度影像的均值。
[0076] S20:对粗处理后的遥感影像每一个波段进行均匀分块，计算每一个分块影像的清 晰度并获取清晰度最大的分块影像，计算得到清晰度最大分块影像的赌、均值和标准差作 为整个遥感影像的基准。
[0077] 在具体实施例中，对经粗处理后得到的遥感影像的每一个波段进行均匀分块，计 算每一块的清晰度，定义为：
[0079] 其中；
[0080] Ax=f (x+1 ,y)-f (x,y)
[0081] Ay = f (x,y+l)-f (x,y)
[0082] M和N为分块影像f (X，y)的高度和宽度，X和y为像素坐标。从所有分块影像中寻找 清晰度最大的分块影像，计算该分块影像的赌ENmax、均值iimax和标准差SDmax,作为整幅粗处 理后遥感影像的基准。
[0083] S30:采用基准的赌、均值和标准差对每一个分块影像进行亮度与对比度的调整， 使每一个分块影像亮度和对比度保持一致。
[0084] 在获取到基准的赌、均值和标准差后，采用基准的赌、均值和标准差来调整其他分 块影像的亮度和对比度，使每一个分块影像亮度和对比度保持一致，从而使整幅遥感影像 的亮度和对比度保持一致。
[0085] 进一步的，该步骤具体为:对于每一个分块影像，采用基准的赌、均值和标准差对 该分块影像与相邻的上方分块影像所组成的第一区域进行线性变换，计算线性变换后第一 区域灰度值；
[0086] 对该分块影像与相邻的下方分块影像所组成的第二区域进行线性变换，计算线性 变换后第二区域灰度值；
[0087] 对第一区域灰度值和第二区域灰度值进行加权计算(可采用距离加权融合方式）， 得到该分块影像垂直方向灰度值；
[0088] 采用基准的赌、均值和标准差对该分块影像与相邻的左方分块影像所组成的第= 区域进行线性变换，计算线性变换后第=区域灰度值；
[0089] 对该分块影像与相邻的右方分块影像所组成的第四区域进行线性变换，计算线性 变换后第四区域灰度值；
[0090] 对第=区域灰度值和第四区域灰度值进行加权计算(可采用距离加权融合方式）， 得到该分块影像水平方向的灰度值；
[0091] 将该分块影像垂直方向灰度值和水平方向的灰度值进行融合(可采用距离加权融 合方式），得到亮度和对比度一致的分块影像。
[0092] 更进一步的，将该分块影像垂直方向灰度值和水平方向的灰度值进行融合的步骤 具体为：
[0093] 将该分块影像沿两条对角线分成上、下、左、右四个区域，对于每个区域，对垂直方 向灰度值和水平方向灰度值各自分配权重，然后进行相加融合。
[0094] 具体的，垂直方向灰度值和水平方向灰度值在四个区域的权重分别为：
[00M] 上区域为 下区域为
[0096] 左区域为 ：右区域为
[0097] 其中(x，y)为像素坐标，W为该