海岛区域影像薄雾处理模型与实现

对4种光学影像上薄雾的处理方法进行了比较研究,目的是为有效开展海岛区域测绘提供高质量的影像.据海岛区域影像的特点,重点改进了基于暗原色先验知识的去雾方法,包括暗通道的快速优化和大气光的分块求取两个方面.该方法首先计算影像的暗通道并进行优化,然后求取影像的大气光;再根据图像恢复模型得到去雾的影像,并与同态滤波法、平稳小波变换法和点扩展卷积法进行了比较.实验表明4种方法均可在一定程度上去除影像上的薄雾,对基于暗原色先验知识的改进方法效果最佳.     

应用暗原色先验规律的遥感影像去雾技术

遥感影像去雾技术具有重大的应用价值。暗原色先验规律的提出为遥感影像的去雾提供了一种新的方法。根据遥感影像的特点,对应用暗原色先验规律的去雾方法进行了简化。实验证明,这种简化的方法对遥感影像的去雾处理能够在有效简化计算步骤的前提下取得良好的效果。     

应用暗原色先验规律的遥感影像去雾技术

遥感影像去雾技术具有重大的应用价值.暗原色先验规律的提出为遥感影像的去雾提供了一种新的方法.根据遥感影像的特点,对应用暗原色先验规律的去雾方法进行了简化.实验证明,这种简化的方法对遥感影像的去雾处理能够在有效简化计算步骤的前提下取得良好的效果.     

高分辨率遥感影像快速去雾

针对含雾遥感影像在军事航空侦查、地物判读等方面使用率低、有效性差的问题,以及现有去雾算法中存在计算复杂耗时、色彩失真的弊端,结合遥感影像景深变化小、不含天空背景等特点,本文提出一种改进的暗原色先验去雾算法。首先,对影像中白色场景灰度值进行统计并设定阈值划分为失效区,分离水域与非水域减少蓝色波段在水域的占比,合成新的蓝色波段,以改进暗通道值的获取方法;其次,采用导向滤波替代软抠图法优化透射率提升处理时间;然后,对关键参数进行适应性改进试验并采用自动色阶恢复去雾后的影像色彩;最后,利用含雾的无人机影像和GF-2影像进行了试验,并进行了定量评价。试验结果表明,在同等试验条件下,本文方法处理单幅影像的时间比暗原色先验去雾算法的提升4倍以上,且去雾后影像的灰度均值、标准差、信息熵、平均梯度等指标比暗原色先验去雾算法得到的值均有提高,能有效提高有雾影像的清晰度,增强影像色彩和细节。     

基于暗原色的航空遥感影像薄雾去除与改进

本文对航空遥感影像的薄雾进行了研究,根据雾图像成像模型和基于暗原色先验知识,结合图像对比度的自适应调整,提出了一种对航空遥感影像薄雾去除的改进算法。采用数字航空相机DSS439获取的不同地物特征类型的应急遥感影像进行去雾实验,并对实验结果进行分析、比较与评价,验证了该方法的正确性和有效性。     

无人机遥感图像中不均匀雾霾的去除算法研究

由于雾霾的存在,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)获取的图像受到严重影响。利用单一算法很难有效地去除无人机遥感图像中不均匀的雾霾。本文提出了一种新的去雾算法,该方法将图像分割技术与暗原色方法结合起来,实现不均匀雾霾的综合去除。该方法的具体处理过程如下:首先,利用图像分割技术将原图像根据雾的浓度分为淡雾、浓雾两部分;其次,依据暗原色先验理论,获取比较准确的大气光,分别求取大气光的模、方向;再次,利用引导联合双边滤波细化透射率,针对浓雾部分利用局部视网膜皮层理论(Retina-cortex theory,Retinex)增强进一步处理,最终得到恢复的图像。实验结果表明,相比于He和Retinex算法,本文算法在图像细节还原、色彩保真等方面具有更好的处理效果。     

利用暗原色先验知识实现航空影像快速去雾

针对城区影像中存在的白色建筑物、城市广场、水泥路面等区域暗原色先验失效问题和现有的去雾流程中地物辐射大气透射率计算复杂、耗时的弊端,利用航空影像中的雾分布相对均匀,且景深变化不大的特点,在保证不明显降低去雾效果的前提下,设计了一种新的透射率快速计算方法,实现航空影像的快速去雾处理。利用多幅影像数据进行实验,并设计了一组图像清晰度评价指标,对去雾结果进行定量分析。     

一种改进的基于暗原色先验信息的航空遥感图像去雾方法

航空遥感图像以其分辨率高、信息丰富和易于解析处理等优点而得到广泛应用。但是其成像易受云雾天气的影响,特别是在近几年我国雾霾进一步加重的情况下尤为明显。针对航空遥感图像数据含雾较为均匀且不包含天空区域的特点,提出一种改进的基于暗原色先验信息的航空图像的去雾方法。首先,对图像进行2%线性拉伸处理改善图像的视觉效果;随后通过直接计算每个像素点R、G、B的3个颜色通道的最小值求取图像暗原色图;同时由航空图像的特殊性自适应地设置阈值来改善去雾图像效果;最后对去雾后图像采用自动色阶法进行进一步处理,改善暗原色法去雾后图像过暗或者偏色问题。利用不同航空含雾图像进行去雾实验并进行对比分析,结果表明,改进算法能够平衡去雾后图像的色彩使其避免产生偏色现象,获得质量和视觉效果更好的去雾图像。     

光学遥感影像DCM-HTM去雾算法研究

针对卫星遥感影像的雾区检测和校正问题,提出了一种暗通道图像DCM与雾厚度图像HTM结合的DCM-HTM遥感影像去雾算法。算法基于暗通道原理,采用mean-shift均值漂移滤波和直方图自动阈值来检测雾区域;同时通过不重叠窗口获取HTM;最后在检测出的雾区内实现去雾校正处理。实验结果表明,算法能较准确地检测出影像上的雾区域,能在影像正常区域不受影响的前提下,有针对性地对受雾影响区域进行校正,校正效果较整幅影像的去雾校正有较大改善。     

暗原色与导向滤波结合的遥感影像去雾技术

本文主要研究了暗原色原理与导向滤波结合的遥感影像去雾技术。利用该技术实现了天绘1号卫星影像去雾处理,实验结果去除了薄雾遮挡对天绘1号卫星影像的影响,有效改善了天绘1号卫星影像的视觉效果,对天绘1号卫星影像的后续应用有一定的促进作用。     

顾及空间与光谱差异的单幅遥感影像自适应云雾去除方法

光学遥感影像经常受到云雾的干扰而导致数据质量下降。在暗原色先验理论和云雾影像模型的基础上，提出了一种顾及空间和光谱差异的单幅遥感影像自适应云雾去除方法，较好地解决了传统暗原色先验在高亮地物校正过度和部分波段云雾校正不足的问题，有效地实现了影像云雾去除。首先通过高亮地物的光谱特征构建高亮地物判别指数，辅以密度分割对其进行提取分类，在此基础上引入自适应校正函数对该区域透射率进行修正；其次在对多幅云雾遥感影像实验分析的基础上，提出了符合大气散射机制的波段透射率校正系数，实现了波段间处理强度的自适应调整。实验结果表明，该方法能有效去除不同波段的云雾干扰，并避免高亮地物的过度校正，可取得较好的复原结果。     

非下采样Shearlet变换与参数化对数图像处理相结合的遥感图像增强

针对部分遥感图像整体亮度偏暗、对比度较低的特点,为提高遥感图像的视觉效果和可解译性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)和参数化对数图像处理(parameterized logarithmic image processing, PLIP)模型的遥感图像增强方法。首先,遥感图像经非下采样Shearlet变换分解成低频分量和高频分量;然后依据PLIP模型对其低频分量进行增强,提高图像的对比度;同时利用改进的模糊增强方法对高频分量进行增强,突显边缘细节信息。大量试验结果表明,与双向直方图均衡增强、基于平稳小波变换的增强、基于非下采样Contourlet变换的增强等5种图像增强方法相比,本文提出的方法在主观视觉效果和对比度、清晰度等客观定量评价指标两个方面均有优势,能更有效地提高遥感图像的对比度、增强边缘纹理细节信息,视觉效果更佳。     

结合NSCT和KPCA的高光谱遥感图像去噪

针对高光谱遥感图像易受噪声干扰,本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)和核主成分分析KPCA(Kernel Principal Component Analysis)的去噪方法。首先对高光谱各波段图像进行NSCT分解;然后利用KPCA对NSCT系数进行处理,并在KPCA重构时依据各类噪声的特性选取合适的主成分;最后用处理过的系数进行逆变换得到去噪图像。实验结果表明,本文方法抑制了高光谱遥感图像中的噪声干扰,较完整地保留了原始数据的有效信息。     

遥感影像的Web发布研究与实现

随着互联网络的迅猛发展和Ｗｅｂ在网络信息集成中起到越来越大的作用。地理信息系统已经从桌面向网络方向发展,出现了对于ＷｅｂＧＩＳ的研究。针对ＷｅｂＧＩＳ中的影像发布,根据当前影像及ｉｎｔｅｒｎｅｔ的特点,系统地研究了遥感影像Ｗｅｂ发布中的体系结构与技术问题,实现了遥感影像Ｗｅｂ发布系统,并讨论了它与ＷｅｂＧＩＳ的集成。     

航天飞机成像雷达海面风矢量观测研究——以1994年4月南中国海试验区为例

海洋雷达后向散射回波主要来自短重力波的Ｂｒａｇｇ散射,这种散射与海面风场信息、边界层涡旋等密切相关。因此,可以从雷达散射截面反演风场信息。对１９９４年４月航天飞机成像雷达（ＳＩＲ－Ｃ／Ｘ－ＳＡＲ）获取的南中国海合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像进行了分析研究。利用ＳＩＲ－Ｃ数据,从ＳＡＲ图像谱提取了风向;根据ＣＭＯＤ４模型,从Ｃ波段雷达后向散射系数反演风速;利用双尺度散射模型对反演的风速进行了对比分析。结     

遥感影像超分辨率重建的字典学习类算法

近年来基于字典学习的超分辨率重建技术已成为图像处理领域的研究热点,相比基于重建的超分辨率方法,基于学习的方法充分利用了先验知识,在放大倍数较高时,仍可取得较好的效果,因此被公认为一种非常有前途的方法。本文对国内外已有的基于字典学习的超分辨率重建方法进行了系统研究,梳理了3种基于字典学习超分重建算法的基本原理及优缺点。此外,本文根据遥感影像的特点,使用同一数据源进行字典学习,利用不同字典学习算法分别生成高、低联合字典对,采用不同尺寸大小及缩放倍数的测试图像,进行超分辨率重建,对各种算法的重建性能、鲁棒性和复杂度进行综合分析,进一步研究了各种算法对遥感影像不同应用需求的适用性。     

基于知识的遥感图像地物提取方法研究

通过对图像知识库、图像数据库、纹理分析和形状分析等技术的研究,提出了一种基于知识的遥感图像地物提取的方法。该方法提取图像的纹理特征和形状特征,根据知识库中的先验知识进行推理,实现了遥感图像地物的判别和提取。