多时相遥感影像厚云去除

发布时间：2017-09-16 00:25

  本文关键词：多时相遥感影像厚云去除

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【摘要】：针对基于块的信息重建全局最优算法存在对云边界检测不精确、重建结果受边界条件影响的问题,提出了一种结合全变分和泊松方程多时相遥感影像厚云去除算法。通过对厚云边界梯度分布的分析,采用结合梯度直方图特性的云边界自动修订方法,解决了云边界定位不准的问题;通过影像无云区域的梯度估计云区域的变分模型自适应参数,结合参考影像梯度对替换梯度进行修订,减小了边界辐射不连续性和边界条件的影响。最后利用泊松方程对云覆盖区域信息进行了重建。试验结果表明,该方法具有较好的去除厚云效果。
【作者单位】： 上海大学通信与信息工程学院;
【关键词】： 多时相 厚云去除 梯度直方图 全变分模型 泊松方程
【分类号】：TP751
【正文快照】： 0引言光学遥感影像被广泛应用于陆地观测领域,比如景物分析、地物类型分类等。然而这类影像极易受到大气的影响,云覆盖就是其中之一。一般来说,影像有35%的区域被云覆盖[1]。覆盖区域信息的缺失造成了影像质量的退化,影响影像的解译精度。因此云覆盖区域信息的重建是提高影像

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