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高空间分辨率卫星图像的薄云去除研究

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摘要

第一章 绪论

1.1 选题的研究背景和意义

1.1.1 遥感的发展及意义

1.1.2 薄云去除的意义

1.2 薄云去除的国内外研究现状

1.3 论文研究的技术路线

1.4 主要内容和结构安排

1.4.1 主要内容

1.4.2 论文的结构

第二章 基础理论

2.1 遥感数字图像

2.2 薄云成像模型

2.2.1 薄云成像的一般模型

2.2.2 薄云成像模型的简化

2.3 傅立叶变换

2.3.1 狄里赫利条件

2.3.2 连续傅立叶变换

2.3.3 离散傅立叶变换

2.4 小波变换

2.4.1 小波及小波变换

2.4.2 Mallat算法

2.4.3 小波变换的优势

2.5 边界延拓

2.6 卷积

2.7 本章小结

第三章 卫星遥感图像薄云去除的方法研究

3.1 小波变换法

3.1.1 小波变换原理

3.1.2 常见的小波基

3.1.3 小波基的选取结果

3.2 图像增强技术

3.2.1 图像增强的基本概念

3.2.2 基于多尺度方法的图像增强技术

3.3 本章小结

第四章 高分卫星遥感图像的薄云去除及其软件实现

4.1 高分卫星图像的介绍

4.1.1 “高分一号”卫星技术指标

4.2 基于Mallat算法的薄云去除方法

4.2.1 图像的小波分解

4.2.2 小波分解层数的选取

4.2.3 薄云的去除

4.2.4 高频增强

4.2.5 中值滤波

4.3 算法的步骤以及流程

4.4 软件流程设计

4.5 软件功能模块设计及实现

4.5.1 文件管理模块

4.5.2 截取子图像模块

4.5.3 小波变换模块

4.5.4 薄云去除模块

4.6 本章小结

第五章 薄云去除分析与评价

5.1 评价指标

5.1.1 主观视觉

5.1.2 客观评价指标

5.2 对比试验以及结果分析

5.2.1 分辨率为8m的高分一号卫星数据的处理结果

5.2.2 分辨率为16m的高分一号卫星数据的处理结果

5.3 本章小结

第六章 总结及展望

6.1 主要的研究工作以及结论

6.2 未来的工作展望

参考文献

致谢

在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果

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摘要

高分卫星自投入使用以来,被广泛的应用于灾害监测、资源勘查以及环境保护等许多领域。而高分辨率卫星数据使得在小的空间尺度上面进行地表细节变化的观察以及完成人为活动对环境影响的检测等变为可能,具有重要的意义。由于搭载在卫星上的高空间分辨率成像设备获取到的遥感图像数据会受到云的干扰,数据质量存在不同程度的下降。当天空中存在厚云遮挡的时候,下垫面信息会完全丢失;而在薄云覆盖区,图像的质量虽然会退化,但仍有可供利用的下垫面信息。
  为了提高图像定量解译的水平和图像信息的利用率,有效地去除高分辨卫星图像中薄云的影响,本文针对图像的薄云去除进行了研究。论文的主要内容以及结论如下:
  (1)首先对我们要处理图像的类型以及表示方法进行了介绍,然后对常规遥感图像的退化模型以及受薄云影响的图像的成像模型进行了总结,并从空间特征和频率特征这两个方面对遥感图像云区的特征进行了分析;
  (2)提出本文所用的方法,对图像作Mallat小波分解得到高频细节部分和低频近似部分,依据云噪声在分解系数中处于低频部分而地物信息占据相对高频部分的特点,在多尺度分析的基础上,算法在最大尺度低频图像上按照云厚度掩模值对云区进行线性处理;对于高频子带图像根据尺度的不同运用非线性增强算子进行不同程度的增强,从而提高图像的清晰度,最后对经过重构后的图像作中值滤波以减少高频云的影响。针对高分一号卫星图像进行了试验,试验证明该方法能够取得比较好的效果。
  (3)设计薄云去除软件,在功能上实现了TIFF图像的读取、显示、保存、子图像截取、小波分解与重构、2种薄云去除的方法以及退出程序等操作并给出了相应的处理结果图。
  (4)以高分一号卫星数据为例进行试验并将该方法与传统小波变换法进行比较分析,该方法在除薄云的同时很好的保持了图像细节信息,去薄云效果优于传统小波变换法,论证了本文方法的有效性。

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