基于支持向量機(jī)的遙感圖像云層去除方法研究.pdf

1、支持向量機(jī)是一種具有超強(qiáng)邊緣點(diǎn)捕捉能力的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。利用支持向量機(jī)構(gòu)造的支持向量值輪廓波變換是一種具有多尺度、多方向和平移不變性的圖像表達(dá)方法。它由兩級(jí)實(shí)現(xiàn)：首先是用支持向量機(jī)的回歸模型給出的支持向量值濾波器對(duì)圖像進(jìn)行多尺度分解，然后是在各個(gè)分解層上用非抽樣方向?yàn)V波器組將高頻部分分解到若干個(gè)方向中。利用支持向量值輪廓波變換進(jìn)行圖像處理，比之其它多尺度變換方法，能在保持圖像幾何特征前提下更好地表現(xiàn)圖像細(xì)節(jié)特征。云層去除是遙感圖像預(yù)處理過

2、程的重要任務(wù)之一。本文對(duì)支持向量機(jī)的原理及其在薄云、厚云去除方面的應(yīng)用進(jìn)行了研究，主要研究?jī)?nèi)容和成果如下：1、介紹了支持向量機(jī)理論的發(fā)展歷程，以及多分辨率分析方法的發(fā)展概況，重點(diǎn)討論了支持向量值輪廓波變換的原理及實(shí)現(xiàn)算法。2、研究了薄云去除的原理和實(shí)現(xiàn)方法。通過對(duì)云層和地物主要信息差異的研究，提出一種基于支持向量值輪廓波變換的薄云去除方法。該方法利用支持向量值輪廓波變換濾除云層信息，得到地物信息。利用由變換系數(shù)自適應(yīng)地確定閾值和調(diào)整增強(qiáng)

3、函數(shù)的方法，對(duì)地物信息進(jìn)行圖像增強(qiáng)，最后通過直方圖匹配調(diào)整圖像的灰度值分布。通過研究圖像的彩色模型，對(duì)彩色圖像采用類似的處理去除薄云。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與非抽樣Contourlet 變換、同態(tài)濾波等相比，該方法在保持地物幾何物征的同時(shí)，有效地去除了薄云。3、研究了厚云去除的原理和實(shí)現(xiàn)方法，提出一種基于支持向量機(jī)的厚云去除方法。該方法利用支持向量機(jī)以及太陽(yáng)角度信息，進(jìn)行云層和陰影的檢測(cè)，生成云層和陰影的規(guī)則圖。通過對(duì)多時(shí)相遙感圖像的云層和陰影