本文選題：遙感圖像 + 信息恢復(fù)��； 參考：《電子學(xué)報(bào)》2017年12期

【摘要】：利用多源多時相遙感圖像,給出一種結(jié)合分類與遷移學(xué)習(xí)的薄云覆蓋遙感圖像地物信息恢復(fù)算法.首先利用多方向非抽樣對偶樹復(fù)小波變換對多源多時相遙感圖像進(jìn)行多分辨率分解,對分解后的薄云圖像的高頻系數(shù)利用貝葉斯方法進(jìn)行地物初分類;再對每類地物的低頻系數(shù)通過遷移最小方差支持向量回歸模型進(jìn)行域自適應(yīng)學(xué)習(xí),獲取模型參數(shù);最后利用所獲的遷移回歸模型,用無云參考圖像的低頻系數(shù)預(yù)測薄云覆蓋圖像的低頻系數(shù),去除薄云,恢復(fù)薄云覆蓋圖像的地物信息.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法恢復(fù)的地物細(xì)節(jié)清楚,光譜失真較小.特別對地物季節(jié)性變化的薄云覆蓋遙感圖像,本文算法能有效恢復(fù)薄云覆蓋區(qū)域的地物信息.
[Abstract]:Based on multi-source and multi-temporal remote sensing images, an algorithm for restoration of ground object information in thin cloud overlay remote sensing images is presented, which combines classification and migration learning. Firstly, multi-direction non-sampling dual tree complex wavelet transform is used to decompose multi-source and multi-temporal remote sensing images, and Bayesian method is used to classify ground objects for the high frequency coefficients of the decomposed thin cloud images. Then, the low frequency coefficients of each kind of objects are learned by the least variance support vector regression model, and the parameters of the model are obtained. Finally, the migration regression model is used. The low frequency coefficients of the cloudless reference image are used to predict the low frequency coefficients of the thin cloud overlay image, to remove the thin cloud, and to restore the ground object information of the thin cloud overlay image. The experimental results show that the restored features of the algorithm are clear and the spectral distortion is small. Especially for the remote sensing image of thin cloud covering with seasonal variation of ground objects, this algorithm can effectively restore the ground object information of thin cloud coverage area.
【作者單位】： 安徽大學(xué)計(jì)算智能與信號處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;安徽大學(xué)電子信息工程學(xué)院;偏振光成像探測技術(shù)安徽省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61672032,No.61401001) 安徽省自然科學(xué)基金(No.1408085MF121) 偏振光成像探測技術(shù)安徽省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(No.2016-KFKT-003)
【分類號】：TP751

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本文編號：2109360