資料介紹
基于小波閾值理論的光學(xué)圖像去云處理新算法?
摘 要:分析了部分云覆蓋的單幅光學(xué)遙感圖像經(jīng)過多層小波變換后,景物信息和云噪音在小波分解系數(shù)中的分布關(guān)系,并提出了云區(qū)閾值法來有效去除云噪音.通過選擇適當(dāng)?shù)姆纸鐚訑?shù),將景物信息、云噪音盡可能分別分配到低層和高層細(xì)節(jié)系數(shù)中.高層細(xì)節(jié)系數(shù)中除主要包含云噪音外,也有部分有用景物信息.由于云噪音亮度大于景物,根據(jù)亮度特征合理選擇高層細(xì)節(jié)系數(shù)的亮度閾值,去除云噪音,而保留其中的景物信息.通過對低層、高層細(xì)節(jié)系數(shù)和近似系數(shù)分別設(shè)置權(quán)重,增加景物對比度,減小殘留云影響,從而重構(gòu)得到恢復(fù)圖像.提出了以信息熵作為分界層數(shù)、權(quán)重、閾值等參量選擇的定量標(biāo)準(zhǔn).實驗證明,按信息熵標(biāo)準(zhǔn)能正確地選擇參量,依據(jù)本文算法得到的去云效果遠(yuǎn)優(yōu)越于同態(tài)濾波和Retinex算法,且能充分保留云區(qū)以外景物信息.
關(guān)鍵詞:圖像處理;閾值;權(quán)重因子;小波分解;
摘 要:分析了部分云覆蓋的單幅光學(xué)遙感圖像經(jīng)過多層小波變換后,景物信息和云噪音在小波分解系數(shù)中的分布關(guān)系,并提出了云區(qū)閾值法來有效去除云噪音.通過選擇適當(dāng)?shù)姆纸鐚訑?shù),將景物信息、云噪音盡可能分別分配到低層和高層細(xì)節(jié)系數(shù)中.高層細(xì)節(jié)系數(shù)中除主要包含云噪音外,也有部分有用景物信息.由于云噪音亮度大于景物,根據(jù)亮度特征合理選擇高層細(xì)節(jié)系數(shù)的亮度閾值,去除云噪音,而保留其中的景物信息.通過對低層、高層細(xì)節(jié)系數(shù)和近似系數(shù)分別設(shè)置權(quán)重,增加景物對比度,減小殘留云影響,從而重構(gòu)得到恢復(fù)圖像.提出了以信息熵作為分界層數(shù)、權(quán)重、閾值等參量選擇的定量標(biāo)準(zhǔn).實驗證明,按信息熵標(biāo)準(zhǔn)能正確地選擇參量,依據(jù)本文算法得到的去云效果遠(yuǎn)優(yōu)越于同態(tài)濾波和Retinex算法,且能充分保留云區(qū)以外景物信息.
關(guān)鍵詞:圖像處理;閾值;權(quán)重因子;小波分解;
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