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基于小波的遥感图像薄云去除的研究与实现

作者：王恒进 Publish: 2003-12-2 Hits:-

【中文题名】

基于小波的遥感图像薄云去除的研究与实现

【英文题名】

【学科专业】

计算机应用

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2003-12-2

【中关键词】

图像处理,遥感,去除,云覆盖,同态滤波,空频分析

【英关键词】

image processing,remote sense,cloud cover,removing cloud,homomorphic filter,spatial-frequency analysis,Fourier transform,Wavelet transform,multiresolution analysis,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>遥感图像的解译、识别与处理>图像处理方法>

【论文摘要】

遥感图像的薄云和雾霭覆盖是遥感图像处理中最常遇到的一种情况，有效的去除云覆盖的影响是遥感图像预处理阶段的重要任务。本文在这里所介绍的去除云覆盖现象的方法属于数字图像盲恢复的研究领域。本文结合中巴资源卫星地面应用系统图像应用处理分系统“课题的需要，采用数字图像变换的方法来去除无辅助信息的遥感图像薄云覆盖，通过对薄云覆盖的遥感图像进行变换域处理，进行高通滤波去除云覆盖所在的低频信息，通过同态滤波并对图像进行空频分析来增强图像背景。然后在此基础上，通过引入小波变换，利用小波变换的多分辨率分析来进一步改善效果。小波分析是目前国际上公认的最新时间-频率分析工具，由于其“自适应性”和“数学显微镜性质”而成为许多学科共同关注的焦点，本文利用小波改善传统数字图像处理方法，取得了一定效果。本文提出多种评价模式，包括目视判别和统计分析，经过大量实验证明，本文所探讨的方法对于去除无辅助信息的大面积含云遥感图像的去云处理具有很好的可操作性和有效性。本文主要的创新之处在于： 1．基于传统遥感图像去云的思想，建立了一种新的图像薄云去除数学模型，并在此基...

【论文题纲】

第一章问题的提出	7-14
1.1 引言	7
1.2 课题背景	7-8
1.3 课题意义	8-9
1.4 遥感图像处理薄云去除技术的发展现状	9-11
1.5 本文概述	11-14
1.5.1 研究思路和特色	11-12
1.5.2 全文组织	12-14
第二章小波理论及其在图像处理中的应用	14-28
2.1 前言	14
2.2 小波变换的基本性质	14-17
2.3 小波变换及多分辨率分析	17-19
2.4 离散小波变换	19-26
2.4.1 多分辨率分析	19-20
2.4.2 金字塔算法	20
2.4.3 离散小波变换的设计	20-22
2.4.4 离散小波变换的快速实现Mallat算法	22
2.4.5 图像的小波变换实现	22-26
2.5 小波变换在图像处理中应用的优势	26-27
2.6 本章小结	27-28
第三章遥感图像薄云去除的原理和方法	28-40
3.1 引言	28-29
3.2 基本原理和方法	29-32
3.2.1 基本思路	29
3.2.2 同态滤波	29-31
3.2.3 滤波器的选择	31-32
3.3 灰度补偿改善结果的相关探讨	32-33
3.4 彩色图像的薄云去除	33-39
3.4.1 IHS变换	33-37
3.4.2 IHS变换改善彩色图像薄云去除	37-39
3.5 本章小结	39-40
第四章基于小波变换的遥感图像薄云去除	40-53
4.1 引言	40-42
4.1.1 传统傅立叶变换方法所存在的不足	40
4.1.2 引入小波变换的新思路	40-42
4.2 将小波变换引入遥感图像薄云去除中改善效果	42-47
4.2.1 概述	42-45
4.2.2 多分辨率分析	45-46
4.2.3 小波分解	46-47
4.3 小波的选取和方法的实现	47-50
4.4 小波系数的高通滤波处理	50-52
4.5 本章小结	52-53
第五章试验结果与分析	53-60
5.1 概述	53
5.2 结果评价和分析	53-59
5.2.1 目视评价	54-57
5.2.2 统计分析	57-59
5.3 结论	59-60
第六章总结和展望	60-62
6.1 本文所作的工作	60-61
6.2 不足之处及相关讨论	61
6.3 今后的展望及应用	61-62
参考文献	62-65
致谢	65

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.389232



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