高光谱遥感图像质量评价算法研究
发布时间：2020-07-12 16:18
【摘要】：随着航天遥感技术的发展,遥感技术应用范围越来越广,在军事侦察、资源普查、灾害监测、环境监测、工程建设及规划等方面都起到了越来越重要的作用。遥感图像的质量直接影响到各个领域的监测、预估和侦察的准确性。高光谱遥感图像的光谱分辨率高、波段多、能够获取地物几乎连续光谱特征曲线,相较于全色和多光谱遥感图像,在同一空间分辨率下高光谱遥感图像能够探测到地物更多的电磁波响应特征。前人对单波段遥感图像质量评价做了大量的研究,而对高光谱遥感图像的研究却涉及较少,因此对高光谱遥感图像质量评价展开研究具有重要的研究和应用价值。本文主要从以下几个方面对高光谱遥感图像质量评价展开研究:(1)高光谱遥感图像噪声评价算法研究。深入研究了基于局部标准差的噪声评价、基于边缘块剔除的局部标准差噪声评价以及去相关法等噪声评价算法,通过实验分析了各个算法的优缺点及适用场景。(2)高光谱遥感图像模糊度评价算法研究。深入研究了基于图像直方图的模糊度评价算法和基于灰度梯度共生矩阵的模糊度评价算法,通过实验分析了各个算法的优缺点及适用场景。(3)高光谱遥感图像云含量检测算法研究。深入研究了基于多谱段辐射量特性的遥感图像云检测算法,在此基础上提出了基于动态分形维数和辐射量特性相结合的云检测算法。(4)高光谱遥感图像综合质量评价算法研究。针对图像质量综合评价,分别选用支持向量回归方法和集成决策树方法对带有评价值的训练集图像建立质量评价单模型,针对单模型评价图像质量容易产生过拟合的问题,提出了一种基于多模型融合的高光谱图像质量评价算法。(5)高光谱遥感图像质量评价软件设计。设计了高光谱遥感图像质量评价软件的总体架构和总体流程,详细介绍了噪声评价、模糊度评价、云含量检测以及综合评价模块的功能及软件流程。
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP751
【图文】：
（ａ）样本一逦（ｂ）样本二逦（ｃ）样本三逦（ｄ）样本四逡逑图２．邋１高光谱遥感图像噪声评价的样本逡逑为了将高光谱遥感图像噪声进行横向比较（即相同下垫面不同噪声图像的比逡逑７逡逑
逦第二章高光谱遥感图像的嗓声评价逡逑较），将图２．１所示的四个样本分别加上均值为零，方差分别为０，邋０．０００００１，逡逑０．００００１，０．００００５，０．００００７５，０．０００１，０．０００１２５，邋０．０００２５邋的高斯噪声，逡逑构成原始图像的模拟图像，即噪声退化图像。共计４＊８＝３２幅（其中真实图像４逡逑幅，模拟图像２８幅）。逡逑以祥本一为例，即在图２．邋１（ａ）中加入均值为零，方差为上述所列的逐渐增逡逑大的高斯噪声，其高光谱遥感图像真彩色合成图如图２．邋２所示。逡逑＿＿＿＿逡逑（５）噪声５逦（６）噪声６逦（７）噪声７逦（８）噪声８逡逑图２．邋２样本一高光谱噪声评价模拟图逡逑２．４高光谱遥感图像的嗓声评价逡逑２．４．邋１基于局部标准差的噪声评价逡逑Ａ．算法介绍逡逑局部均值与局部标准差法是目前应用最广泛的遥感图像嗓声评估方法之一。逡逑为下文叙述方便，筒称为ＬＳＤ算法（Ｌｏｃａｌ邋Ｓｔａｎｄａｒｄ邋Ｄｅｖｉａｔｉｏｎ）。局部均值与逡逑局部标准差法主要基于以下假设：图像是由大量均R男】楣钩傻模彝枷裨肷义希稿义
本文编号：2752206
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP751
【图文】：
（ａ）样本一逦（ｂ）样本二逦（ｃ）样本三逦（ｄ）样本四逡逑图２．邋１高光谱遥感图像噪声评价的样本逡逑为了将高光谱遥感图像噪声进行横向比较（即相同下垫面不同噪声图像的比逡逑７逡逑
逦第二章高光谱遥感图像的嗓声评价逡逑较），将图２．１所示的四个样本分别加上均值为零，方差分别为０，邋０．０００００１，逡逑０．００００１，０．００００５，０．００００７５，０．０００１，０．０００１２５，邋０．０００２５邋的高斯噪声，逡逑构成原始图像的模拟图像，即噪声退化图像。共计４＊８＝３２幅（其中真实图像４逡逑幅，模拟图像２８幅）。逡逑以祥本一为例，即在图２．邋１（ａ）中加入均值为零，方差为上述所列的逐渐增逡逑大的高斯噪声，其高光谱遥感图像真彩色合成图如图２．邋２所示。逡逑＿＿＿＿逡逑（５）噪声５逦（６）噪声６逦（７）噪声７逦（８）噪声８逡逑图２．邋２样本一高光谱噪声评价模拟图逡逑２．４高光谱遥感图像的嗓声评价逡逑２．４．邋１基于局部标准差的噪声评价逡逑Ａ．算法介绍逡逑局部均值与局部标准差法是目前应用最广泛的遥感图像嗓声评估方法之一。逡逑为下文叙述方便，筒称为ＬＳＤ算法（Ｌｏｃａｌ邋Ｓｔａｎｄａｒｄ邋Ｄｅｖｉａｔｉｏｎ）。局部均值与逡逑局部标准差法主要基于以下假设：图像是由大量均R男】楣钩傻模彝枷裨肷义希稿义
本文编号：2752206
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