本发明涉及图像数据处理，具体涉及一种用于国土空间规划的遥感图像采集方法及系统。
背景技术：
1、遥感图像是一种通过遥感技术获取的地球表面或其他天体表面的图像。遥感技术利用传感器从空中或太空平台收集数据，这些数据可以是可见光、红外线、微波等多种电磁波谱范围内的信息。遥感图像中细节的清晰度和准确性对于图像处理尤为重要。但是遥感图像在获取的过程中常常会受到雾等大气条件的影响。这些因素会降低遥感图像的质量，减少图像的局部对比度，掩盖遥感图像中重要的边缘和纹理信息。
2、在一些场景下，为了避免雾对遥感图像的质量的影响，常采用直方图均衡化方法对遥感图像进行处理，这种方法倾向于对整个遥感图像进行全局处理，而忽略了遥感图像中不同区域可能受到不同程度的雾的影响，其往往不具备保留或增强遥感图像中重要细节的能力，尤其是在像素点数量较少的细节灰度级上，这可能导致处理后的遥感图像失真或者细节丢失。此外，对整幅遥感图像采用统一的方式增强时，可能会引入过度的噪声，导致遥感图像原本质量较好的区域出现图像质量下降的情况，从而影响遥感图像的整体质量。
技术实现思路
1、为了解决遥感图像失真或者细节丢失以及遥感图像的图像质量下降的技术问题，本发明的目的在于提供一种用于国土空间规划的遥感图像采集方法及系统，所采用的技术方案具体如下：
2、第一方面，本技术实施例提供了一种用于国土空间规划的遥感图像采集方法，包括：采集目标国土区域的遥感图像，并将遥感图像进行分块，得到多个第一图像块；对各第一图像块进行聚类，得到多个聚类簇，并将每个聚类簇中的第一图像块进行合并，得到多个第二图像块；确定各第二图像块的第一受雾影响程度，第一受雾影响程度表征第二图像块受到雾影响的程度；根据第一受雾影响程度以及第二图像块中不同灰度级对应的像素点的第一数量确定第二图像块中待分配像素点的第二数量；确定第二图像块中每个灰度级的重要程度；基于第二图像块中每个灰度级的重要程度以及第二图像块中待分配像素点的第二数量为每个灰度级添加像素点，得到增强后的第三图像块，对各第三图像块进行合并，得到处理后的目标遥感图像。
3、可选的，对各第一图像块进行聚类，得到多个聚类簇包括：确定第一图像块中边缘直线上的每个像素点为受雾影响点的第一可能性，受雾影响点为受到雾影响的像素点，边缘直线为通过霍夫直线检测识别出的遥感图像中的建筑物的边缘线；根据边缘直线上的每个像素点为受雾影响点的第一可能性确定第一图像块的第二受雾影响程度；基于各第一图像块的第二受雾影响程度对各第一图像块进行聚类，得到多个聚类簇。
4、可选的，确定第一图像块中边缘直线上的每个像素点为受雾影响点的第一可能性包括：确定边缘直线上每个像素点的梯度方向与所在的边缘直线的最小夹角，以及边缘直线上每个像素点的灰度值；根据每个像素点的最小夹角以及每个像素点的灰度值确定每个像素点为受雾影响点的第一可能性。
5、可选的，根据边缘直线上的每个像素点为受雾影响点的第一可能性确定第一图像块的第二受雾影响程度包括：确定第一可能性大于第一阈值的像素点为受雾影响点；计算第一图像块中所有边缘直线上的受雾影响点的第一可能性的第一平均可能性；确定第一图像块中所有边缘直线上像素点的第三数量以及第一图像块中所有受雾影响点的第四数量；根据第一平均可能性、第三数量以及第四数量确定第一图像块的第二受雾影响程度。
6、可选的，确定各第二图像块的第一受雾影响程度包括：确定第二图像块中所有的边缘直线的第五数量、第二图像块中每个边缘直线上像素点的第六数量以及第二图像块中所有像素点的第七数量；根据第五数量、第六数量以及第七数量确定第二图像块中重要细节的影响程度；确定第二图像块中所有受雾影响点的第八数量、第二图像块中所有受雾影响点的第一可能性的第二平均可能性以及第二图像块中每条边缘直线上受雾影响点的连续性；根据重要细节的影响程度、第八数量、第二平均可能性、第六数量以及连续性确定第二图像块的第一受雾影响程度。
7、可选的，根据第一受雾影响程度以及第二图像块中不同灰度级对应的像素点的第一数量确定第二图像块中待分配像素点的第二数量包括：确定第二图像块中不同灰度级对应的像素点的第一数量的平均数量；根据第一受雾影响程度以及平均数量确定第二图像块的像素点的分割阈值；根据第二图像块的不同灰度级的像素点的第一数量以及分割阈值确定第二图像块中待分配像素点的第二数量。
8、可选的，根据第二图像块的不同灰度级的像素点的第一数量以及分割阈值确定第二图像块中待分配像素点的第二数量包括：将每个灰度级的像素点的第一数量与分割阈值作比较，确定各灰度级中像素点的第一数量超出分割阈值的部分为待分配像素点的第二数量。
9、可选的，确定第二图像块中每个灰度级的重要程度包括：确定第二图像块中每个灰度级中受雾影响点的第一受雾影响程度的平均影响程度；确定第二图像块中每个灰度级中所有像素点的第九数量、第二图像块的每个灰度级中受雾影响点的第十数量以及第二图像块中每个灰度级的频率；根据平均影响程度、第九数量、第十数量以及频率确定第二图像块中每个灰度级的重要程度。
10、可选的，基于第二图像块中每个灰度级的重要程度以及第二图像块中待分配像素点的第二数量为每个灰度级添加像素点，得到增强后的第三图像块包括：确定第二图像块中所有灰度级的重要程度的累加值；分别计算每个灰度级的重要程度与累加值的比值，以及比值与待分配像素点的第二数量的乘积；确定每个灰度级的乘积为每个灰度级中像素点的增加量；为每个灰度级添加增加量对应的像素点，得到增强后的第三图像块。
11、第二方面，本技术实施例提供了一种用于国土空间规划的遥感图像采集系统，该用于国土空间规划的遥感图像采集系统包括：处理器和存储器；其中，存储器用于存储可在处理器上运行的计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序，实现如第一方面所提到的用于国土空间规划的遥感图像采集方法的步骤。
12、本发明具有如下有益效果：首先采集目标国土区域的遥感图像，并将遥感图像进行分块，得到多个第一图像块。然后对各第一图像块进行聚类，得到多个聚类簇，并将每个聚类簇中的第一图像块进行合并，得到多个第二图像块。再确定各第二图像块的第一受雾影响程度，第一受雾影响程度表征第二图像块受到雾影响的程度。其次根据第一受雾影响程度以及第二图像块中不同灰度级对应的像素点的第一数量确定第二图像块中待分配像素点的第二数量，并确定第二图像块中每个灰度级的重要程度。然后按照第二图像块中每个灰度级的重要程度以及第二图像块中待分配像素点的第二数量为每个灰度级添加像素点，得到增强后的第三图像块。最后对各第三图像块进行合并，得到处理后的第三图像块。最后对各第三图像块进行合并，得到处理后的目标遥感图像。
13、如此，本发明实施例能够对遥感图像进行分块，从而针对每个图像块分别进行处理，如针对聚类合并后的第二图像块。确定每个第二图像块受到雾影响的程度以及第二图像块中待分配像素点的数量，再确定第二图像块中每个灰度级的重要程度。按照该第二图像块中每个灰度级的重要程度以及该第二图像块受到雾影响的程度为每个第二图像块中的不同灰度级分配适宜的像素点，保证第二图像块中包含的重要细节不会忽略和丢失。此外，对遥感图像进行分块后分别进行处理，不会引入过度的噪声，在一定程度上避免了遥感图像的质量下降的问题。
1.一种用于国土空间规划的遥感图像采集方法，其特征在于，所述用于国土空间规划的遥感图像采集方法包括：
2.根据权利要求1所述的用于国土空间规划的遥感图像采集方法，其特征在于，所述对各所述第一图像块进行聚类，得到多个聚类簇包括：
3.根据权利要求2所述的用于国土空间规划的遥感图像采集方法，其特征在于，所述确定所述第一图像块中边缘直线上的每个像素点为受雾影响点的第一可能性包括：
4.根据权利要求2所述的用于国土空间规划的遥感图像采集方法，其特征在于，所述根据所述边缘直线上的每个像素点为所述受雾影响点的第一可能性确定所述第一图像块的第二受雾影响程度包括：
5.根据权利要求2所述的用于国土空间规划的遥感图像采集方法，其特征在于，所述确定各所述第二图像块的第一受雾影响程度包括：
6.根据权利要求1所述的用于国土空间规划的遥感图像采集方法，其特征在于，所述根据所述第一受雾影响程度以及所述第二图像块中不同灰度级对应的像素点的第一数量确定所述第二图像块中待分配像素点的第二数量包括：
7.根据权利要求6所述的用于国土空间规划的遥感图像采集方法，其特征在于，所述根据所述第二图像块的不同灰度级的像素点的第一数量以及所述分割阈值确定所述第二图像块中待分配像素点的第二数量包括：
8.根据权利要求1-7任意一项所述的用于国土空间规划的遥感图像采集方法，其特征在于，所述确定所述第二图像块中每个灰度级的重要程度包括：
9.根据权利要求1-7任意一项所述的用于国土空间规划的遥感图像采集方法，其特征在于，所述基于所述第二图像块中每个灰度级的重要程度以及所述第二图像块中待分配像素点的第二数量为每个灰度级添加像素点，得到增强后的第三图像块包括：
10.一种用于国土空间规划的遥感图像采集系统，其特征在于，该用于国土空间规划的遥感图像采集系统包括：处理器和存储器；其中，存储器用于存储可在处理器上运行的计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序，实现如权利要求1-9任意一项所述的用于国土空间规划的遥感图像采集方法的步骤。
