结合曲率滤波的HTM算法去除遥感影像云雾

发布时间：2021-04-26 09:42

　　目的遥感卫星幅宽较大,成像区域内的薄云和雾很难区分,云雾降低了遥感影像的解译精度和对目标地物判别的准确性。传统的云雾去除方法是通过调整图像的对比度和饱和度来提高重建图像的质量,对不均匀分布云雾的适应性不强。为此,本文以"高分二号"（GF-2）遥感数据为例,提出一种结合高斯曲率滤波的雾度图（haze thickness map,HTM）求解算法。方法采用遥感影像的红波段进行HTM求解,首先通过不重叠的滑动窗口对整幅图像取暗像素,得到HTM估计值,利用高斯曲率滤波对其进行平滑,减少噪声干扰,保持地物边缘特征,并通过插值运算恢复到原图尺寸;然后利用改进的2维最大熵自动确定分割阈值,提取HTM中白色区域并抑制,对边缘处的像素值进行校正;最后通过HTM结果恢复出清晰影像。结果由目视判读结合评价指标进行评价,将改进的暗原色先验法、传统的HTM算法与本文改进的方法在不同地区含云雾的遥感影像上进行对比实验。本文改进方法所得结果与传统方法相比,灰度均值降低约34.96%,平均梯度提升约18.48%,信噪比提升约34.77%,对比度提升约39.41%,对于不均匀遮挡的云雾去除具有较好效果。结论改进的方法能... 

【文章来源】：中国图象图形学报. 2020,25(04)北大核心CSCD

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
0 引言
1 基于HTM算法去云雾
    1.1 含雾影像模型
    1.2 传统的HTM算法
2 改进的HTM算法去云雾
    2.1 高斯曲率滤波
    2.2 改进的2维最大熵阈值分割
3 实验及评价
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]融合GF-MSRCR和暗通道先验的图像去雾[J]. 刘万军,白宛司,曲海成,赵庆国.  中国图象图形学报. 2019(11)
[2]改进暗通道遥感影像去雾方法及效果分析[J]. 江政远,胡勇,宋文韬,巩彩兰.  上海航天. 2018(04)
[3]一种改进的基于暗原色先验信息的航空遥感图像去雾方法[J]. 张正豪,冯伍法,王涛,张艳,窦利军.  测绘科学技术学报. 2018(02)
[4]高空间分辨率卫星图像的薄云去除[J]. 王晴,崔生成,杨世植.  大气与环境光学学报. 2018(04)
[5]基于曲率滤波和梯度变换的图像增强[J]. 成宽洪,周慧鑫,秦翰林,殷世民,钱琨,赵东,荣生辉.  光子学报. 2017(07)
[6]结合天空识别和暗通道原理的图像去雾[J]. 李加元,胡庆武,艾明耀,严俊.  中国图象图形学报. 2015(04)
[7]结合暗通道原理和双边滤波的遥感图像增强[J]. 周雨薇,陈强,孙权森,胡宝鹏.  中国图象图形学报. 2014(02)
[8]图像去雾技术研究进展[J]. 禹晶,徐东彬,廖庆敏.  中国图象图形学报. 2011(09)
[9]应用暗原色先验规律的遥感影像去雾技术[J]. 王时震,万惠琼,曾令沙,彭希隆.  测绘科学技术学报. 2011(03)
[10]光学遥感图像信噪比评估方法研究进展[J]. 朱博,王新鸿,唐伶俐,李传荣.  遥感技术与应用. 2010(02)

硕士论文
[1]高分一号卫星影像去薄云方法研究[D]. 徐佳垚.中国地质大学(北京) 2015
[2]单幅遥感影像去薄云方法研究[D]. 李海巍.中南大学 2012
[3]高分辨率遥感影像去云方法研究[D]. 曹爽.河海大学 2006



本文编号：3161193