无人机遥感图像去雾算法研究

发布时间：2017-04-01 19:09

  本文关键词：无人机遥感图像去雾算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：无人机遥感技术以其诸多优点,已广泛应用于国土资源测绘和监测领域。但在部分地区因气象条件或大气污染等因素雾霾天较多,使得采集的图像严重降质,极大影响了图像分析和理解等后续工作。因此,对雾天无人机遥感图像进行去雾处理,有着重要的现实意义。针对这一问题,本文主要做了如下工作:1)通过比较普通景物图像和无人机遥感图像,总结了无人机遥感图的特点,进而提出了无人机遥感图像雾天成像模型,将去雾问题的关键归结为计算大气光矢量和全局透射率。第一,通过一个较弱的图像局部亮度统计规律求取大气光矢量,但因矢量的方向有一定偏差,仅取其模值;第二,寻找足够数量的透射率和表面反射率近似恒定的小图像块,借助这种小图像块内像素在RGB空间呈直线分布的几何性质,估计出精确的大气光矢量方向;第三,计算暗原色中亮度最低的20%的像素对应透射率的均值,得到一个相对准确的全局透射率。2)验证所提算法的可行性和实际去雾效果。其一,提出一种构造模拟雾图的方法,在已知大气光矢量和透射率的前提下,对所提去雾算法和几种流行的去雾算法进行对比实验。结果表明,本文算法能够得到准确度更高的大气光矢量和全局透射率。其二,分别使用上面的几种去雾算法对两幅生产中真实的无人机遥感图像进行去雾处理。从实际去雾效果看,本文去雾图像和原图的匹配度较高,有更好的直方图相似度,且能够有效的提高图像的清晰度。
【关键词】：去雾 无人机遥感图像 大气光矢量方向 大气光矢量模 全局透射率
【学位授予单位】：贵州师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP751
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-8
• 1 绪论8-13
• 1.1 研究背景与意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.3 论文主要工作11-13
• 2 雾天图像的降质机理13-21
• 2.1 雾和霾的概念13
• 2.2 大气散射原理13-14
• 2.3 大气散射模型14-19
• 2.4 几种基于大气散射模型的经典算法19-20
• 2.5 小结20-21
• 3 无人机遥感图像去雾算法21-32
• 3.1 无人机遥感图像的特点21-22
• 3.2 无人机遥感图像雾天成像模型22
• 3.3 估计大气光矢量Y22-27
• 3.4 估计全局透射率t27-30
• 3.5 小结30-32
• 4 去雾实验32-42
• 4.1 模拟实验32-36
• 4.2 真实图像去雾实验36-40
• 4.3 小结40-42
• 5 总结与展望42-44
• 5.1 研究工作总结42
• 5.2 研究展望42-44
• 参考文献44-49
• 攻读硕士学位期间完成论文和科研项目49-50
• 致谢50-51

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