遥感图像去云方法的研究及其应用

随着遥感数据的应用日益广泛，对制约遥感图像质量的重要因素—云的研究显得越来越重要。由于存在云噪声，从大多数遥感数据中不能获得应有的信息，为了获取地物的信息，必须研究去云的方法。首先建立了云噪声影像模型，分析了遥感图像中云的特征，基于波的传播原理，提出了用惠更斯次波法提取遥感图像中云区和云影区，采用边缘模糊的方法，增强所提取区域的信息，进而实现遥感图像局部去云和去云影；基于云区渐变的特性，提出了用高次多项式曲线变换法，拉伸云区像素的灰度值，突出了云区图像的信息。其次基于邻域法分析了同态滤波法的本质，深入研究了E.Land在20世纪60年代提出的Retinex思想，特别研究了工作在NASA和CWM的D.J.Jobson, Zia-ur Rahman, G.A.Woodell等人的Retinex思想。揭示了Retinex算法的物理本质，提出了改进型多尺度Retinex算法并应用于彩色遥感图像去云中，方法是先进行取补色，再应用改进型多尺度Retinex算法，突出云区域中的信息，最后再取补色，这一新方法去除薄云效果最佳。最后，推广到除去高大建筑物的阴影上。改进了闭合区域提取的方法，提出了真断点、准断点的判据，将邻点的邻点命名为特征点，有效地提取图像中的闭合区域，将Retinex增强后的图像相应的区域替代后，复合的图像突出了阴影区域的信息。尝试了基于小波变换的图像增强方法，为研究基于DSP实时去雾的方法做好了准备。