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基于均衡化与同态滤波的光学图像去云模型

发布时间:2021-07-14 19:28
  近年来对太阳耀斑的研究受到大多数研究人员的青睐,但获得的影像资料容易受到云层影响。在图像处理中,云雾的存在不仅使太阳耀斑信息被削弱,影响准确性,而且对太阳耀斑的分析、处理、识别和预测造成严重影响。因此,太阳耀斑图像中云雾的去除显得十分必要,对后期的研判、分析及预测都有着重要的意义。首先对原始图像进行像素值提取,并进行高斯降噪、椒盐降噪处理和小波分析,分解高低频信号。在此基础上,建立了基于高频分量直方图均衡化,低频分量同态滤波处理的小波变换模型来进行去云处理。同时,将新模型与未经分解的图像进行同态滤波、小波去云进行对比去云效果,并对其进行分析,组合去云处理的去云效果较明显。针对该算法,通过改变反射参数、边缘锐度等4个指标进行鲁棒性检验。 

【文章来源】:科技创新导报. 2019,16(36)

【文章页数】:7 页

【部分图文】:

基于均衡化与同态滤波的光学图像去云模型


原始图像提取出的像素值数据

基于均衡化与同态滤波的光学图像去云模型


测试结果图

预处理,算法,重建图像,信息


算法进行去噪预处理图

【参考文献】:
期刊论文
[1]一种改进的遥感图像薄云快速去除方法[J]. 冯春,马建文,戴芹,陈雪.  国土资源遥感. 2004(04)
[2]应用空间统计学理论解译遥感影像信息“缺失”区[J]. 冯益明,雷相东,陆元昌.  遥感学报. 2004(04)
[3]MODIS图象的云检测及分析[J]. 宋小宁,赵英时.  中国图象图形学报. 2003(09)
[4]基于小波的同态滤波器用于图像对比度增强[J]. 张新明,沈兰荪.  电子学报. 2001(04)
[5]NOAA卫星云检测和云修复业务应用系统的研制和建立[J]. 谈建国,周红妹,陆贤,杨崇俊.  遥感技术与应用. 2000(04)



本文编号:3284748

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