目的遙感衛(wèi)星幅寬較大,成像區(qū)域內(nèi)的薄云和霧很難區(qū)分,云霧降低了遙感影像的解譯精度和對(duì)目標(biāo)地物判別的準(zhǔn)確性。傳統(tǒng)的云霧去除方法是通過(guò)調(diào)整圖像的對(duì)比度和飽和度來(lái)提高重建圖像的質(zhì)量,對(duì)不均勻分布云霧的適應(yīng)性不強(qiáng)。為此,本文以"高分二號(hào)"（GF-2）遙感數(shù)據(jù)為例,提出一種結(jié)合高斯曲率濾波的霧度圖（haze thickness map,HTM）求解算法。方法采用遙感影像的紅波段進(jìn)行HTM求解,首先通過(guò)不重疊的滑動(dòng)窗口對(duì)整幅圖像取暗像素,得到HTM估計(jì)值,利用高斯曲率濾波對(duì)其進(jìn)行平滑,減少噪聲干擾,保持地物邊緣特征,并通過(guò)插值運(yùn)算恢復(fù)到原圖尺寸;然后利用改進(jìn)的2維最大熵自動(dòng)確定分割閾值,提取HTM中白色區(qū)域并抑制,對(duì)邊緣處的像素值進(jìn)行校正;最后通過(guò)HTM結(jié)果恢復(fù)出清晰影像。結(jié)果由目視判讀結(jié)合評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià),將改進(jìn)的暗原色先驗(yàn)法、傳統(tǒng)的HTM算法與本文改進(jìn)的方法在不同地區(qū)含云霧的遙感影像上進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。本文改進(jìn)方法所得結(jié)果與傳統(tǒng)方法相比,灰度均值降低約34.96%,平均梯度提升約18.48%,信噪比提升約34.77%,對(duì)比度提升約39.41%,對(duì)于不均勻遮擋的云霧去除具有較好效果。結(jié)論改進(jìn)的方法能... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2020,25(04)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 基于HTM算法去云霧
    1.1 含霧影像模型
    1.2 傳統(tǒng)的HTM算法
2 改進(jìn)的HTM算法去云霧
    2.1 高斯曲率濾波
    2.2 改進(jìn)的2維最大熵閾值分割
3 實(shí)驗(yàn)及評(píng)價(jià)
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]單幅遙感影像去薄云方法研究[D]. 李海巍.中南大學(xué) 2012
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本文編號(hào)：3161193