遙感圖像是國防、航天、城市規(guī)劃等多個(gè)領(lǐng)域所需的一類重要數(shù)據(jù).遙感圖像處理已受到眾多學(xué)者的廣泛關(guān)注.在機(jī)器學(xué)習(xí)算法盛行的潮流下,如何將機(jī)器學(xué)習(xí)與遙感圖像處理相結(jié)合,以及如何將成熟的偏微分自然圖像處理算法移植到遙感圖像處理領(lǐng)域,都成了當(dāng)下的研究熱點(diǎn).由于遙感圖像處理問題眾多,方法復(fù)雜且互不相通,導(dǎo)致研究不便.本文改進(jìn)了原用于自然圖像處理的偏微分方程學(xué)習(xí)模型,使其適用于遙感圖像處理這一高級(jí)視覺處理領(lǐng)域,能夠解決多種不同的遙感圖像處理問題.主要從以下幾個(gè)問題著手:首先,針對(duì)遙感圖像去云問題,提出一套適用于稀疏模型且能夠防止過擬合的去云算法.通過建立彈性網(wǎng)回歸、去除無效的激活函數(shù)等優(yōu)化方式,對(duì)原始的偏微分方程學(xué)習(xí)模型進(jìn)行改進(jìn),最后通過實(shí)驗(yàn)證明了新算法的優(yōu)越性,效果比原偏微分方程學(xué)習(xí)模型提升了9%左右.其次,針對(duì)遙感圖像時(shí)空融合問題,修改了原偏微分方程學(xué)習(xí)模型中的圖像函數(shù)及圖像變化函數(shù),新增了波長變量,使模型能夠考慮到圖像在不同光譜之間的特征,并適用于多波段圖像的處理問題.采用Crank-Nicolson差分替換原模型使用的中心差分,使模型能獲得更多的圖像整體信息.利用該算法在MODIS和Land... 

【文章來源】：杭州師范大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

實(shí)驗(yàn)結(jié)果細(xì)節(jié)展示(一)

實(shí)驗(yàn)結(jié)果細(xì)節(jié)展示(二)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3581748