Detecção e compensação de sombras em imagens de áreas urbanas densas com alta resolução espacial

Novas possibilidades para o mapeamento urbano vêm sendo criadas com o aumento no detalhamento das imagens. Contudo, as imagens acabam sofrendo com informações indesejadas ocasionadas por objetos elevados, como é o caso da grande quantidade de áreas de sombras, que influenciam na resposta espectral dos alvos e dificultam muitas aplicações. Dessa forma, este trabalho tem como principal objetivo estabelecer uma metodologia capaz de detectar e compensar os efeitos das sombras. O algoritmo proposto e implementado no Matlab utiliza propriedades de operadores morfológicos combinados para detectar as sombras, a partir do baixo padrão de respostas que elas apresentam nas imagens. O top-hat por fechamento de área consegue realçar as sombras que são detectadas na sequência pela binarização automática. Na compensação, o matching de histograma local é aplicado, combinando as estatísticas de cada região de sombras com sua vizinhança. O método foi testado em imagens WorldView-2 da área urbana de São Paulo. A análise dos resultados mostrou que a metodologia conseguiu identificar a maioria das áreas de sombras, comprovado pelos índices de completeza e correção calculados, e homogeneizar as diferenças radiométricas ocasionadas pelas sombras. Melhorias devem ser incorporadas no sentido de diminuir confusões e aumentar a discriminação dos alvos sob sombras

Detecção e compensação de sombras em imagens de áreas urbanas densas com alta resolução espacial

Novas possibilidades para o mapeamento urbano vêm sendo criadas com o aumento no detalhamento das imagens. Contudo, as imagens acabam sofrendo com informações indesejadas ocasionadas por objetos elevados, como é o caso da grande quantidade de áreas de sombras, que influenciam na resposta espectral dos alvos e dificultam muitas aplicações. Dessa forma, este trabalho tem como principal objetivo estabelecer uma metodologia capaz de detectar e compensar os efeitos das sombras. O algoritmo proposto e implementado no Matlab utiliza propriedades de operadores morfológicos combinados para detectar as sombras, a partir do baixo padrão de respostas que elas apresentam nas imagens. O top-hat por fechamento de área consegue realçar as sombras que são detectadas na sequência pela binarização automática. Na compensação, o matching de histograma local é aplicado, combinando as estatísticas de cada região de sombras com sua vizinhança. O método foi testado em imagens WorldView-2 da área urbana de São Paulo. A análise dos resultados mostrou que a metodologia conseguiu identificar a maioria das áreas de sombras, comprovado pelos índices de completeza e correção calculados, e homogeneizar as diferenças radiométricas ocasionadas pelas sombras. Melhorias devem ser incorporadas no sentido de diminuir confusões e aumentar a discriminação dos alvos sob sombras