基于多分辨率分析的遙感圖像云層去除方法研究.pdf

1、隨著遙感技術(shù)與航天技術(shù)的迅猛發(fā)展，遙感圖像獲得了十分廣泛的應(yīng)用。但由于遙感圖像在拍攝過程中極易受天氣因素的影響，因此獲取的圖像往往存在一些被云層覆蓋的區(qū)域。圖像中云的存在不僅影響了圖像的進(jìn)一步處理和識別，而且降低了圖像的利用率，因此探索有效的遙感圖像的去云方法，具有很重要的實(shí)際意義和研究價(jià)值。
　　 本文分析了遙感圖像云層的形成原因、多分辨率分析的理論及其在圖像處理中的優(yōu)勢，研究了基于多分辨分析的遙感圖像的薄云和厚云的去除方法。

2、主要工作及研究成果如下：
　　 1．介紹了小波變換和多分辨分析理論的原理和實(shí)現(xiàn)方法，討論了圖像的多尺度幾何分析的發(fā)展以及多尺度分析在遙感圖像去云中的應(yīng)用。
　　 2．提出一種基于Curvelet變換的遙感圖像去薄云新方法。首先將有薄云的遙感圖像進(jìn)行Curvelet變換分解，然后對低頻系數(shù)進(jìn)行云檢測并對云區(qū)進(jìn)行補(bǔ)償，對高頻系數(shù)采用自適應(yīng)閾值增強(qiáng)的方法進(jìn)行補(bǔ)償，最后進(jìn)行Curvelet反變換重構(gòu)得到去云結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該

3、方法與同態(tài)濾波和小波變換方法比較，能取得更好的去云效果，有效地保留了圖像的細(xì)節(jié)信息和邊緣信息。
　　 3．利用非抽樣Contourlet的多尺度多方向以及平移不變性的優(yōu)點(diǎn)，提出了一種基于非抽樣Contourlet變換的遙感圖像去薄云算法。該算法將圖像進(jìn)行非抽樣Contourlet變換分解，然后再對各子帶系數(shù)進(jìn)行補(bǔ)償處理，最后進(jìn)行反Contourlet變換重構(gòu)得到去云圖像。實(shí)驗(yàn)表明，該算法是有效可行的，與其他算法比較而言，圖像去云