基于中值滤波和小波变换的遥感影像去云

去云处理是遥感图像处理以及大气纠正的重要步骤,目前常用的遥感薄云去除法一般只能去除低频区域的云,而对高频区域的云则没有处理效果。因此,在研究传统小波算法对图像进行处理的基础上,引入了中值滤波,它将每一像素点的灰度值设置为该点邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值,旨在对高频突变云区进行处理。而后结合主观视觉和客观统计分析两方面对结果进行评价,并且与传统小波去云比较,经分析表明,高频突变云有所减少,达到了预期目的。     

利用端元坐标的高光谱影像端元提取方法

通过研究凸面几何体理论,找出端元在高维空间中的分布特点,将对整幅影像的搜索转变为对影像中DN值最大和最小像元的分析,并将其应用到最大距离法初始端元的提取。考虑到高光谱影像在获取及处理过程中会产生误差,引入了距离阈值概念,计算距离原始端元小于距离阈值像元的平均光谱。实验证明,用平均光谱代替原始端元光谱,显著提高了光谱相似度,并用线性波谱分离,对Cuprite地区的AVIRIS数据进行丰度反演,取得了较好的效果。