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申请/专利权人：贵州师范大学

摘要：本发明涉及图像增强技术领域，具体涉及基于无人机影像的彩钢板建筑识别方法，包括：分析每个像素点与所属钢板检测图像块之间颜色分布的关联关系，得到区域颜色一致度；基于区域颜色一致度，分析同一钢板检测图像块内所含云雾的分布情况，得到待去雾程度；依据待去雾程度，结合分析同一板材检测图像块内不同像素点的距离分布以及整体颜色特征的近似情况，得到自适应暗通道选取窗口；根据自适应暗通道选取窗口，对无人机航空钢材图进行去雾处理，并进行钢材建筑识别。本发明提高了暗通道值的可信度，使去雾增强效果越好，提高了彩钢建筑的识别精度。

主权项：1.基于无人机影像的彩钢板建筑识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取无人机航空钢材图，所述无人机航空钢材图包含多个钢板建筑图像块；分析每个像素点与所属钢板检测图像块之间颜色分布的关联关系，得到每个像素点的区域颜色一致度；根据区域颜色一致度，从所有像素点中筛选出若干板材区域核心像素点；基于板材区域核心像素点的区域颜色一致度，分析同一钢板检测图像块内所含云雾的分布情况，得到每个像素点的待去雾程度；依据待去雾程度，结合分析同一板材检测图像块内不同像素点的距离分布以及整体颜色特征的近似情况，得到每个像素点的自适应暗通道选取窗口；根据自适应暗通道选取窗口，对无人机航空钢材图进行去雾处理，得到去雾无人机航空钢材图；对去雾无人机航空钢材图进行钢材建筑识别；所述待去雾程度的获取方法为：对于任意一个钢板检测图像块，根据区域颜色一致度，分析钢板检测图像块内板材区域核心像素点与其他像素点之间的颜色差异，得到每个像素点的颜色对比变动量；分析钢板检测图像块内板材区域核心像素点与其他像素点之间所含云雾含量的差异，得到每个像素点的云雾对比变动量；根据颜色对比变动量、云雾对比变动量，得到每个像素点的待去雾程度；所述待去雾程度与所述颜色对比变动量呈正相关，与所述云雾对比变动量呈负相关；所述颜色对比变动量的获取方法为：在钢板检测图像块内，根据板材区域核心像素点与其他像素点之间区域颜色一致度的差异，得到每个像素点的颜色对比变动量；所述自适应暗通道选取窗口的获取方法为：对于任意一个钢板检测图像块，分析钢板检测图像块内板材区域核心像素点与其他像素点之间局部颜色通道的变化差异，得到每个像素点的图像颜色干扰度；将图像颜色干扰度与不同像素点之间的像素距离结合，得到每个像素点的暗通道窗口调节度；所述暗通道窗口调节度与所述图像颜色干扰度呈正相关，与所述像素距离呈负相关；根据暗通道窗口调节度调整每个像素点的预设暗通道窗口，得到每个像素点的自适应暗通道选取窗口；所述图像颜色干扰度的获取方法为：获取钢板检测图像块中每个像素点的最小颜色通道值；对比板材区域核心像素点与其他像素点除最小颜色通道值以外其他颜色通道值之间的差异含量，得到每个像素点的图像颜色干扰度；所述图像颜色干扰度与所述差异含量呈正相关。

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