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文檔簡介
1、高分衛(wèi)星自投入使用以來,被廣泛的應(yīng)用于災(zāi)害監(jiān)測、資源勘查以及環(huán)境保護(hù)等許多領(lǐng)域。而高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)使得在小的空間尺度上面進(jìn)行地表細(xì)節(jié)變化的觀察以及完成人為活動對環(huán)境影響的檢測等變?yōu)榭赡?,具有重要的意義。由于搭載在衛(wèi)星上的高空間分辨率成像設(shè)備獲取到的遙感圖像數(shù)據(jù)會受到云的干擾,數(shù)據(jù)質(zhì)量存在不同程度的下降。當(dāng)天空中存在厚云遮擋的時候,下墊面信息會完全丟失;而在薄云覆蓋區(qū),圖像的質(zhì)量雖然會退化,但仍有可供利用的下墊面信息。
為了提高
2、圖像定量解譯的水平和圖像信息的利用率,有效地去除高分辨衛(wèi)星圖像中薄云的影響,本文針對圖像的薄云去除進(jìn)行了研究。論文的主要內(nèi)容以及結(jié)論如下:
(1)首先對我們要處理圖像的類型以及表示方法進(jìn)行了介紹,然后對常規(guī)遙感圖像的退化模型以及受薄云影響的圖像的成像模型進(jìn)行了總結(jié),并從空間特征和頻率特征這兩個方面對遙感圖像云區(qū)的特征進(jìn)行了分析;
(2)提出本文所用的方法,對圖像作Mallat小波分解得到高頻細(xì)節(jié)部分和低頻近似部分,依
3、據(jù)云噪聲在分解系數(shù)中處于低頻部分而地物信息占據(jù)相對高頻部分的特點(diǎn),在多尺度分析的基礎(chǔ)上,算法在最大尺度低頻圖像上按照云厚度掩模值對云區(qū)進(jìn)行線性處理;對于高頻子帶圖像根據(jù)尺度的不同運(yùn)用非線性增強(qiáng)算子進(jìn)行不同程度的增強(qiáng),從而提高圖像的清晰度,最后對經(jīng)過重構(gòu)后的圖像作中值濾波以減少高頻云的影響。針對高分一號衛(wèi)星圖像進(jìn)行了試驗(yàn),試驗(yàn)證明該方法能夠取得比較好的效果。
(3)設(shè)計(jì)薄云去除軟件,在功能上實(shí)現(xiàn)了TIFF圖像的讀取、顯示、保存、
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