遙感影像上的云通常按其光學(xué)厚度分為薄云和厚云。其中,薄云對大多數(shù)可見光波長的衛(wèi)星傳感器造成了阻礙,薄云的污染嚴(yán)重影響了遙感影像的使用。因?yàn)槿鄙佥o助信息,以及遙感影像中地物的復(fù)雜性,去除單張遙感影像中的薄云仍然是一個具有挑戰(zhàn)性的課題。本文從遙感影像上薄云的特征出發(fā),總結(jié)了薄云在空間域和頻率域上的不同特點(diǎn)。在仔細(xì)分析薄云在頻率域上的特征,借鑒圖像處理領(lǐng)域中單張影像去霧的研究后,提出了一種新穎的方法用于去除單張遙感影像上的薄云并恢復(fù)薄云覆蓋下的地物信息。本文選用暗通道先驗(yàn)和掩膜勻光法這兩種圖像處理手段來生成初步的薄云去除結(jié)果。之后,使用基于非下采樣Contourlet的融合手段來有效地去除薄云信息并恢復(fù)地物信息�？紤]到部分人工地物信息會在融合過程中受到削弱,在設(shè)計融合規(guī)則時利用了 NSCT的多方向特性來保護(hù)這些人工地物,使其不會因融合規(guī)則而產(chǎn)生變化。采用上述的研究思路,本文使用Sentinel-2真彩色影像,對不同場景中的影像進(jìn)行了薄云去除的實(shí)驗(yàn)。從定性和定量分析的結(jié)果來看,本文提出的算法能夠有效的去除薄云及其產(chǎn)生的光斑對影像的影響,同時能夠較好的恢復(fù)薄云覆蓋下的地物信息。由于本文提出的算法并...

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
        1.2.1 基于多時相或多源影像的方法
        1.2.2 基于單張影像的方法
        1.2.3 發(fā)展趨勢
    1.3 本文研究內(nèi)容
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線
        1.3.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)介紹
        1.3.4 本文組織架構(gòu)
第2章 相關(guān)理論基礎(chǔ)
    2.1 薄云
    2.2 薄云的成像原理
    2.3 薄云的特征
        2.3.1 薄云在影像空間域上的特征
        2.3.2 薄云在影像頻率域上的特征
    2.4 基于影像的薄云(霧)去除
        2.4.1 同態(tài)濾波法
        2.4.2 暗通道先驗(yàn)法
        2.4.3 掩膜勻光法
    2.5 非下采樣Contourlet變換原理
        2.5.1 Contourlet變換
        2.5.2 非下采樣Contourlet變換
第3章 基于NSCT融合的單張影像薄云去除
    3.1 樣本選取
    3.2 薄云初步去除
        3.2.1 薄云去除算法對比
        3.2.2 薄云去除算法選擇
    3.3 影像融合
        3.3.1 融合算法的選擇
        3.3.2 融合規(guī)則
第4章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及對比
    4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
    4.2 定量評定標(biāo)準(zhǔn)
    4.3 融合實(shí)驗(yàn)
        4.3.1 融合規(guī)則
        4.3.2 分解層數(shù)
    4.4 結(jié)果分析
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號：4032748