在遙感圖像的獲取或者拼接鑲嵌過程中,由于傳感器自身性能、拍攝角度、地物類別、光照條件、不同的獲取時間等因素影響,會存在亮度、色調(diào)分布不均勻,即不均勻光照現(xiàn)象,嚴(yán)重降低遙感圖像質(zhì)量,增加了圖像的判讀和信息提取的難度。勻光算法是解決此類問題的主要方法,本文以探究遙感勻光方法為目的,對幾種重要遙感勻光算法以及相關(guān)改進算法進行對比分析,主要研究內(nèi)容如下:（1）對現(xiàn)有四種遙感圖像勻光算法進行對比分析,主要包括MASK算法、同態(tài)濾波算法、Retinex算法以及Wallis濾波算法,通過對各種不同類型的不均勻光照遙感圖像進行勻光處理實驗,對比分析現(xiàn)有四種勻光算法的勻光效果,歸納總結(jié)現(xiàn)有勻光算法的優(yōu)點、不足及其適應(yīng)性。（2）分析基于MASK算法、Retinex算法的幾種改進算法,實驗表明,基于MASK的梯度拉伸算法和基于均值和方差的Retinex算法能達到較好的勻光效果,但會出現(xiàn)模糊或者顏色偏差,為此,提出一種區(qū)域2%線性拉伸算法,在保持并增強原始圖像顏色方面具有較大優(yōu)勢。（3）針對實驗中采用的勻光算法,利用IDL編程語言實現(xiàn),并構(gòu)建界面,形成系統(tǒng)。 

【文章來源】：河北工程大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究的目的與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 遙感圖像勻光處理的重點和難點
        1.2.2 遙感勻光處理軟件發(fā)展
        1.2.3 遙感勻光處理算法現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容
    1.4 本章小結(jié)
第2章 遙感圖像顯示系統(tǒng)
    2.1 遙感數(shù)據(jù)的獲取
    2.2 遙感圖像和普通數(shù)字圖像的區(qū)別
    2.3 遙感數(shù)字圖像預(yù)處理
        2.3.1 輻射校正
        2.3.2 幾何校正
        2.3.3 圖像融合
    2.4 圖像顯示系統(tǒng)
    2.5 本章小結(jié)
第3章 幾種遙感圖像勻光算法分析
    3.1 MASK算法
        3.1.1 MASK算法流程
        3.1.2 濾波器的選取
        3.1.3 拉伸顯示
    3.2 同態(tài)濾波算法
    3.3 Retinex算法
    3.4 Wallis算法
    3.5 遙感圖像質(zhì)量評價
        3.5.1 均方差
        3.5.2 平均梯度
        3.5.3 峰值信噪比
    3.6 實驗與分析
        3.6.1 黑白遙感圖像
        3.6.2 彩色遙感圖像
    3.7 本章小結(jié)
第4章 改進算法分析
    4.1 改進的MASK勻光算法
        4.1.1 2%線性拉伸
        4.1.2 對比度參數(shù)拉伸
        4.1.3 梯度拉伸
        4.1.4 實驗與分析
    4.2 Retinex改進算法
        4.2.1 多尺度Retinex算法
        4.2.2 色彩恢復(fù)的多尺度Retinex增強算法
        4.2.3 基于均值和方差的Retinex算法
        4.2.4 實驗與分析
    4.3 區(qū)域 2%線性拉伸
        4.3.1 區(qū)域 2%線性拉伸原理
        4.3.2 實驗與分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 IDL程序設(shè)計與實現(xiàn)
    5.1 IDL編程語言
    5.2 功能設(shè)計與組成
    5.3 開發(fā)環(huán)境
    5.4 界面設(shè)計
    5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻
作者簡介
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和科研成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]測繪工程中新技術(shù)的應(yīng)用及技術(shù)設(shè)計思路探討[J]. 楊寬.  科技資訊. 2016(34)
[2]基于FY-3 VIRR的溫度植被干旱指數(shù)在陜西省的應(yīng)用及其IDL實現(xiàn)[J]. 王衛(wèi)東,趙青蘭,李化龍,周輝.  中國農(nóng)業(yè)氣象. 2015(04)
[3]基于多尺度Retinex的非下采樣Contourlet域圖像增強[J]. 吳一全,史駿鵬.  光學(xué)學(xué)報. 2015(03)
[4]改進多尺度Retinex理論的低照度遙感影像增強方法[J]. 邵振峰,白云,周熙然.  武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2015(01)
[5]遙感影像質(zhì)量評價方法綜述[J]. 尹靈芝,朱軍,蔡國林,王金宏.  測繪與空間地理信息. 2014(12)
[6]保持圖像亮度的自適應(yīng)局部對比度增強[J]. 余權(quán),馬勝前,馬冬梅.  計算機工程與應(yīng)用. 2015(07)
[7]一種基于視覺特性的彩色圖像增強算法[J]. 束代群,朱浩,盛惠興,李慶武,周軍.  計算機與現(xiàn)代化. 2014(02)
[8]基于自適應(yīng)多尺度Retinex的光學(xué)相干層析圖像衰減補償算法[J]. 王龍志,姚曉天,孟卓,劉鐵根,李志宏,石博雅,蘇亞,張榮香,劉文輝.  中國激光. 2013(12)
[9]基于Mask原理的改進勻光算法研究[J]. 姚芳,萬幼川,胡晗.  遙感信息. 2013(03)
[10]基于亮度保持的子圖像加權(quán)對比度增強[J]. 呂宗偉.  電子學(xué)報. 2013(02)

博士論文
[1]基于遙感技術(shù)的棉田土壤質(zhì)量評價研究[D]. 王瓊.石河子大學(xué) 2013

碩士論文
[1]干旱區(qū)土壤水鹽變化特征及其影響因子的遙感反演和GIS分析[D]. 姜紅濤.新疆大學(xué) 2014
[2]扎爾瑪—薩吾爾成礦帶東段銅礦遙感找礦信息提取及應(yīng)用研究[D]. 韓忠坤.新疆大學(xué) 2013
[3]基于RETINEX理論的圖像去霧研究[D]. 洪平.上海交通大學(xué) 2013
[4]基于模糊聚類彩色圖像分割的方法[D]. 邱磊.昆明理工大學(xué) 2012
[5]基于遙感與GIS的生態(tài)足跡分板[D]. 李偉.南京林業(yè)大學(xué) 2011
[6]基于時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的藻類水華預(yù)測模型研究[D]. 黃浙豐.浙江大學(xué) 2011



本文編號：3013314