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首页> 外文会议>International symposium on multispectral image processing and pattern recognition >A weighted variational gradient-based fusion method for high-fidelity thin cloud removal of Landsat images
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A weighted variational gradient-based fusion method for high-fidelity thin cloud removal of Landsat images

机译：基于加权变分梯度的Landsat影像高保真薄云去除融合方法

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Landsat data are widely used in various earth observations, but the clouds interfere with the applications of the images. This paper proposes a weighted variational gradient-based fusion method (WVGBF) for high-fidelity thin cloud removal of Landsat images, which is an improvement of the variational gradient-based fusion (VGBF) method. The VGBF method integrates the gradient information from the reference band into visible bands of cloudy image to enable spatial details and remove thin clouds. The VGBF method utilizes the same gradient constraints to the entire image, which causes the color distortion in cloudless areas. In our method, a weight coefficient is introduced into the gradient approximation term to ensure the fidelity of image. The distribution of weight coefficient is related to the cloud thickness map. The map is built on Independence Component Analysis (ICA) by using multi-temporal Landsat images. Quantitatively, we use R value to evaluate the fidelity in the cloudless regions and metric Q to evaluate the clarity in the cloud areas. The experimental results indicate that the proposed method has the better ability to remove thin cloud and achieve high fidelity.
机译：Landsat数据广泛用于各种地球观测中，但是云层干扰了图像的应用。本文提出了一种基于加权变分梯度的融合方法（WVGBF），用于高保真度的Landsat图像薄云去除，是对基于变分梯度的融合（VGBF）方法的改进。 VGBF方法将参考带中的梯度信息整合到多云图像的可见带中，以实现空间细节并去除薄云。 VGBF方法对整个图像使用相同的梯度约束，这会导致无云区域的颜色失真。在我们的方法中，将权重系数引入梯度近似项以确保图像的保真度。权重系数的分布与云层厚度图有关。该地图通过使用多时态Landsat图像建立在独立成分分析（ICA）上。在数量上，我们使用R值评估无云区域的保真度，并使用指标Q评估云区域的清晰度。实验结果表明，该方法具有较好的去除薄云和保真度的能力。

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