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对于光学遥感影像，由于大气中厚云的存在及地面目标对光线的遮挡，不可避免地会在遥感影像上产生阴影区域，形成云阴影和地面目标阴影。阴影是一种特殊的噪声，它作为图像退化的一种特殊形式，使得影像上阴影区域里的目标信息失真。如何有效、高精度去除或减少阴影噪声的影响，是图像预处理需要急迫解决的问题之一。另一方面，影像上的阴影特别是地面目标形成的阴影又是空间目标之间时空关系的一种反映，它提供了关于目标形状、相互位置关系以及目标表面特征等方面的丰富信息，这说明阴影信息又是图像分析解译中可利用的重要信息。
本文针对遥感影像中的阴影问题进行了深入的研究，包含以下三方面的内容：
(1)中低分辨率遥感影像上云和云阴影的去除。利用多时相图像，本文提出了一种基于HIS变换和静态小波变换的云和云阴影检测和去除方法。其基本策略是自动检测每幅影像上的云和云阴影区域，并结合多时相图像上的冗余信息，基于融合的思想完成云和云阴影去除。仿真试验验证了本文方法的有效性。
(2)高分辨率遥感影像中地面目标阴影检测和去除。本文采用基于色彩空间和基于分类/分割的二类方法实现阴影检测。在基于色彩空间的阴影检测方法中，利用阴影区域的蓝色分量偏高以及亮度值低和饱和度高的特性，分别在归一化RGB空间和HIS空间进行了阴影检测，并结合小区域去除和数学形态学处理，得到了精确的阴影区域。在基于分类/分割的阴影检测方法中，结合高斯马尔可夫模型以及多重分形等纹理信息，引入了支持向量机方法，并提出了一种面向对象分割的阴影检测方法。在检测出阴影区域之后，分别在RGB空间和HlS空间进行了阴影去除处理，结果表明在HIS空间获得了更好的补偿效果。
(3)基于阴影信息的建筑物高度估测。采用基于曲率尺度空间的角点检测方法，检测出阴影模板中的各角点，再根据阴影形状对检测出的各角点进行直角化和平行化平差处理，利用平均距离法算出阴影长度，再结合影像获取时的太阳高度角、方位角和卫星高度角、方位角等辅助信息，粗略的估测出建筑物的高度。