基于遥感影像特征的云雾去除模型对比研究

发布时间：2017-10-09 22:39

  本文关键词：基于遥感影像特征的云雾去除模型对比研究

  更多相关文章： 山地高原区 云雾中高分遥感成像机理 云雾去除方法优选 CLAHE法 同态滤波法 暗通道先验法

【摘要】：遥感技术因其能够及时、客观、有效地提供多种对地观测数据,在国防现代化和经济建设等各个领域得到了广泛的应用。近年来我国快速发展的国产遥感卫星产业化和遥感卫星数据服务能力提升正在成为国家重要的前沿产业,并显示出巨大的市场推广前景。山地高原多云多雨地区的资源环境问题较为突出,但在这些区域目前除难以获取的主动式雷达摄影能有效地避免复杂天气的影响外,通过易于获取的被动式光学遥感影像通常都会不同程度地受到云、雾、霾等天气的干扰,致使遥感影像模糊不清,这给山地高原区遥感技术应用带来了较大影响和限制。针对上述不足,选取典型多云多雨山地高原区进行中高分遥感影像云雾去除探索研究必要性强,亦具有较强的现实意义。本文研究分别针对山地高原区薄云雾均匀分布、云雾浓淡均匀变换和云雾结块化等典型形态云雾分布特征,选取云南省永善地区、武定地区、楚雄地区作为研究区,采用中高分辨率的SPOT-5、WorldView-2以及天绘一号卫星数据,从云雾影像自身的统计特征、波段特征、频域特征以及云雾影像退化模型入手,分别构建了限制对比度的自适应直方图均衡化去云雾模型、BSHTI (背景抑制云层厚度因子)与VCP(虚拟云点)相结合的去云雾模型、同态滤波去云雾模型以及暗通道先验去云雾模型；将以上模型进行应用实验,较系统地对实验结果进行有效的对比评估,分析各模型的优劣性和适用范围,探索出高效、便捷的山地高原区遥感影像去云雾方法。本文研究成果主要有以下三点：(1)总结了光学卫星遥感系统的成像过程、山地高原区云雾的形成和大气反射及散射机理,分析产生云雾影像退化的原因及特征,从波段特征、时空分布、频率域等方面详细分析了云雾中高分遥感成像机理；(2)分别基于山地高原区薄云雾均匀分布、云雾浓淡均匀变换和云雾结块化中高分遥感影像的不同形态云雾统计特征、波段特征、频域特征以及云雾影像退化模型,设计构建了限制对比度的自适应直方图均衡化模型、BSHTI与VCP相结合的模型、同态滤波模型以及暗通道先验模型4种遥感影像云雾去除模型；(3)从模型的本质、运行环境和模型结果等方面比较、评估和分析遥感影像去云雾模型各自的优缺点及适用范围,优化建立了基于影像特征的遥感影像去云雾技术如下：a.限制对比度自适应直方图均衡化去云雾模型通过图像增强的方式能够快速有效的实现去云雾目的,在云雾分布均匀的影像去云雾处理应用中取得了良好的去云雾效果,适用于云雾分布较为均匀或数据量较大的高分辨率遥感影像。b.BSHTI和VCP结合的去云雾模型对于云雾由浓转淡、灰阶均匀过渡的遥感影像,去云雾效果比较理想,适用于可见光波段完整、波段间相关性高、云雾灰阶均匀过渡的遥感影像。c.同态滤波去云雾模型采用的3种高通滤波器中,指数高通滤器和巴特沃斯高通滤波器的去云雾效果优于理想高通滤波器,适用于在需要简单快速去云雾、适宜目视判读的遥感影像处理。d.暗通道先验去云雾模型在保留光谱信息的基础上,在存在“结块化”云雾现象的遥感影像去云雾处理应用中取得了良好的去云雾效果。综上所述,本文不仅完整地研究了山地高原区云雾均匀分布、云雾浓淡均匀变换和云雾结块化等三种典型云雾形态类型的中高分遥感影像特征及其成像机理,弥补了以往云雾去除技术研究机理分析不够的不足,科学意义明显；还基于云雾影像自身特征和云雾影像退化模型机理分析,系统构建了限制对比度的自适应直方图均衡化模型、BSHTI与VCP相结合的模型、同态滤波模型以及暗通道先验模型等4种去云雾模型,并对模型示范应用效果进行了定性定量评价,较系统地优化构建了山地高原区中高分遥感云雾去除模型方法,技术方法上亦有较大创新。
【关键词】：山地高原区 云雾中高分遥感成像机理 云雾去除方法优选 CLAHE法 同态滤波法 暗通道先验法
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P237;TP751
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 研究背景11-13
• 1.2 遥感影像云雾去除国内外研究现状13-15
• 1.2.1 国外研究现状13-14
• 1.2.2 国内研究现状14-15
• 1.3 研究意义15-17
• 1.4 研究内容与研究路线17-19
• 1.4.1 研究内容17-18
• 1.4.2 研究路线18-19
• 第二章 遥感影像云雾去除模型的相关原理19-24
• 2.1 云雾成像原理19-20
• 2.1.1 云雾的形成19
• 2.1.2 遥感云雾影像的成像原理19-20
• 2.2 遥感影像云雾特征分析20-22
• 2.2.1 电磁波谱特征20-21
• 2.2.2 空间特征21
• 2.2.3 时间特征21-22
• 2.2.4 频率特征22
• 2.3 遥感云雾影像的退化和复原模型22-24
• 第三章 遥感影像云雾去除模型的相关方法24-37
• 3.1 基于影像统计特征的云雾去除方法24-27
• 3.1.1 云雾影像的直方图及其特征24
• 3.1.2 直方图均衡化24-25
• 3.1.3 限制对比度的自适应直方图均衡化25-27
• 3.2 基于波段特征的云雾去除方法27-31
• 3.2.1 最优云检测(HOT)及背景抑制云层厚度因子(BSHTI)28-30
• 3.2.2 虚拟云点(VCP)30-31
• 3.2.3 BSHTI和VCP结合去云雾31
• 3.3 基于频率域特征的云雾去除方法31-34
• 3.3.1 云雾影像的频率域特征31
• 3.3.2 同态滤波31-34
• 3.4 基于退化模型的云雾去除方法34-37
• 3.4.1 云雾遥感影像成像退化模型34
• 3.4.2 暗通道先验去云雾模型34-37
• 第四章 遥感影像云雾去除技术模型的构建及实现37-75
• 4.1 实验数据说明37-41
• 4.1.1 SPOT-5卫星数据37-38
• 4.1.2 WorldView-2卫星数据38-39
• 4.1.3 天绘一号卫星数据39-41
• 4.2 限制对比度自适应直方图均衡化的去云雾模型41-50
• 4.2.1 影像统计特征及分析42-44
• 4.2.2 构建限制对比度自适应直方图均衡化的去云雾模型44-46
• 4.2.3 限制对比度自适应直方图均衡化去云雾模型的实现结果46-50
• 4.3 BSHTI与VCP相结合的去云雾模型50-57
• 4.3.1 波段间相关性分析51
• 4.3.2 BSHTI云雾厚度检测51-53
• 4.3.3 雾厚度检测结果完善53-55
• 4.3.4 “虚拟云点”云雾去除55
• 4.3.5 BSHTI与VCP相结合的去云雾模型的实现结果55-57
• 4.4 同态滤波的去云雾模型57-65
• 4.4.1 对数运算与频率域变换57-59
• 4.4.2 高通滤波器的设计59-61
• 4.4.3 滤波后处理61-65
• 4.5 暗通道先验理论的去云雾模型65-75
• 4.5.1 计算暗通道66-68
• 4.5.2 预估透射率图68-70
• 4.5.3 计算大气光参数70
• 4.5.4 导向滤波优化透射率图70-72
• 4.5.5 无云雾影像的复原及后处理72-75
• 第五章 模型对比、评价与分析75-94
• 5.1 模型本质比较75-76
• 5.2 模型运行环境比较76
• 5.3 模型结果评价76-92
• 5.3.1 结果比较76-87
• 5.3.2 主观评价87
• 5.3.3 客观评价87-92
• 5.4 模型总结分析92-94
• 第六章 结语94-97
• 6.1 结论94-96
• 6.2 创新点96
• 6.3 存在问题及展望96-97
• 参考文献97-103
• 攻读硕士学位期间完成的科研成果及参与科研项目103-104
• 致谢104

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