变序字典学习AO-DL的资源三号遥感影像云去除

发布时间：2018-05-28 01:43

  本文选题：资源三号 + 云去除　； 参考：《测绘学报》2017年05期

【摘要】：采用了一种压缩感知方法进行遥感影像去云。该方法以压缩感知为理论基础,在采用K-SVD字典学习与稀疏表示的正交匹配追踪算法(OMP)相结合的同时,在字典原子训练的过程中加入某种特定的排序规则,使得各个影像字典在拥有各自影像属性的同时其原子也具备相似的排列顺序,减小影像间差异的干扰,使得遥感影像受云和阴影污染区域的重建取得良好的效果。最后应用两组相同地区不同时域的资源三号卫星影像进行了试验验证。
[Abstract]:A compression sensing method is used to decloud remote sensing images. Based on the theory of compressed perception, this method combines the K-SVD dictionary learning with the sparse representation of orthogonal matching tracking algorithm (OMP) and adds a certain sort rule in the process of dictionary atomic training. The image dictionaries have their own image attributes and their atoms have similar arrangement order to reduce the interference between images and make the remote sensing images polluted by clouds and shadows to achieve good results. Finally, two groups of resource 3 satellite images in the same area and different time domain are used to verify the experiment.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;中国测绘科学研究院;国家测绘工程技术研究中心;
【基金】：国家重点研发计划(2016YFC0803100) 国家自然科学基金(41101435)~~
【分类号】：TP751

【参考文献】

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1 喻昕s，

本文编号：1944737