遙感影像去除云的方法

頁(yè)腳頁(yè)腳遙感影像去除云的方法【摘要】：隨著遙感技術(shù)的迅速發(fā)展,高分辨率遙感影像的應(yīng)用越來越廣泛,但它也極易受到氣候因素的影響,云層遮擋就是影響之一。去云不僅是遙感影像進(jìn)行準(zhǔn)確解譯的基礎(chǔ),也是增強(qiáng)遙感數(shù)據(jù)有效性、可用性的重要途徑,故遙感影像去云具有十分重要的實(shí)際意義。本文在總結(jié)常用去云方法基礎(chǔ)上,對(duì)遙感影像薄云去除方法從圖像處理角度進(jìn)行了深入研究,對(duì)遙感影像厚云處理方法亦進(jìn)行了探討并改進(jìn)。論文主要研究容及結(jié)論如下:1、總結(jié)常用去云方法,得到去除薄云的基本思路,為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。2、對(duì)常用遙感影像去薄云的方法分區(qū)域處理,并探討直方圖匹配的改進(jìn),實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)方法去云效果更為理想。3、利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中閉開運(yùn)算的濾波性質(zhì),將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)引入遙感影像薄云處理中。將多結(jié)構(gòu)元素?cái)?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)應(yīng)用到去薄云中,深入的探討了不同結(jié)構(gòu)元素在去云中的作用;在傳統(tǒng)的分通道處理和基于HIS變換處理的基礎(chǔ)上,引入數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理彩色遙感影像的薄云。研究表明,數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法去除影像薄云可行有效,在合理選取結(jié)構(gòu)元素的條件下,處理效果優(yōu)于傳統(tǒng)方法。4、在現(xiàn)有影像厚云去除方法基礎(chǔ)上,探討并實(shí)現(xiàn)了基于影像匹配的厚云去除方法。采用同一地區(qū)的航片IKONOS影像上的厚云遮擋區(qū)域進(jìn)行替換修補(bǔ)實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)證明該算法可以實(shí)現(xiàn)高分辨率遙感影像厚云區(qū)域的影像修復(fù),直方圖匹配及接縫處理后可以達(dá)到理想的修補(bǔ)視覺效果。5、引入平均灰度、標(biāo)準(zhǔn)差、熵值、峰值信噪比和平均絕對(duì)偏差等指標(biāo)對(duì)薄云去除后的影像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析評(píng)價(jià)。比較各項(xiàng)指標(biāo)可知,廣義多結(jié)構(gòu)元素方法能夠較好地保持影像細(xì)節(jié)信息,去薄云處理效果最好;處理彩色遙感影像薄云時(shí),分通道處理方法優(yōu)于HIS變換方法。，關(guān)鍵字：遙感影像去云圖像處理同態(tài)濾波一．實(shí)習(xí)容去除遙感影像lainer.img中的云層二．實(shí)習(xí)目的遙感成像過程極易受云霧的影響，遙感圖像中被云霧遮蓋的區(qū)域直接影響了圖像的圖像信息的判讀，分析和使用，使得圖像的有效利用率降低，因此，研究如何有效地減少或消除云霧的影響，對(duì)于提高遙感圖像的利用率具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和經(jīng)濟(jì)意義。三．去除云層的方法同態(tài)濾波法，小波變換，非監(jiān)督分類四．遙感影像去除云的具體實(shí)施方案1.顯示原圖像lainer.img2.對(duì)lainer.img進(jìn)行同態(tài)濾波得到lainer-homomorphic影像同態(tài)濾波是運(yùn)用照度和反射率模型對(duì)遙感圖像進(jìn)行濾波處理，常常應(yīng)用于揭示陰影區(qū)域的細(xì)節(jié)特征。該方法的基本原理是：減少低頻，增加高頻，從而銳化圖像邊緣或細(xì)節(jié)特征的圖像增強(qiáng)方法,一幅影像f(x,y)能被表達(dá)成照度分量和反射分量?jī)刹糠值某朔e：f(x,y)=i(x,y)*r(x,y)式中i(x,y)為照度分量，r(x,y)為反射分量。頁(yè)腳頁(yè)腳3.對(duì)圖像lanier.img進(jìn)行傅立葉變換傅里葉變換圖像就是把輸入的空間域彩色圖像轉(zhuǎn)換成頻率域，把RGB彩色圖像轉(zhuǎn)換成一系列不同頻率的二維正弦波傅里葉圖像*.fft）。LayerNumber:|ldriitsi-ffl.fi廖_|SystemVolume1nlcirmation|kvir|pnr-ar-h^1地國(guó)事’1紅樓夢(mèng)|算法|算法就題」laniei-fft.fftv丄（FJFFTLayer:LayerNumber:|ldriitsi-ffl.fi廖_|SystemVolume1nlcirmation|kvir|pnr-ar-h^1地國(guó)事’1紅樓夢(mèng)|算法|算法就題」laniei-fft.fftv丄（FJFFTLayer:SpatialEnhancernert...RadiometricEnhancenent...Sp已ctralEnhancement...HyperSpectralTools...FounerAnalysis...TopographicAnalysis...FouriErTransform...GISAnalysis...Utilities...FourierIransformEditor...InverseFouri已『Transform.FourierMagnitude...PeriodicNoiseRemoval...HumomorphicFilter...4.低通濾波：消弱圖像的高頻組分，而讓低頻組分通過，是圖像更加平滑，柔和。操作如下所示：SpatialEnhanc已iti已就□FiadiometricEnhancementSpectralEnhaneemeritHyperSpectralToolsFourierAnalysisTupographieAnalysisFourierTransformGISAnalysisFouri已『transformEditorUtilitiesInverseFuurierTrdnsfurmHelFourierMagnitudePeriodicNoiseRemovalHomomorphicFillerHelpWindowFunclion:Ideal80.00Radius:1.00LowFrequencyGain:SpatialEnhanc已iti已就□FiadiometricEnhancementSpectralEnhaneemeritHyperSpectralToolsFourierAnalysisTupographieAnalysisFourierTransformGISAnalysisFouri已『transformEditorUtilitiesInverseFuurierTrdnsfurmHelFourierMagnitudePeriodicNoiseRemovalHomomorphicFillerHelpWindowFunclion:Ideal80.00Radius:1.00LowFrequencyGain:vj*OKCancelHelpFileEditFlaskHelpHighFrequencyGain:000Lov/HighPassFilter5.對(duì)lainer-homomorphic影像進(jìn)行非監(jiān)督分類非監(jiān)督分類的過程及結(jié)果如下所示：Rm6II5010056T<旦孑LViever?1:lainer-uc.iag(:Layer.DRasterIt-tributbEd.i."tor—Lainer-nc..?匚「口XClassHames0口加2Rm6II5010056T<旦孑LViever?1:lainer-uc.iag(:Layer.DRasterIt-tributbEd.i."tor—Lainer-nc..?匚「口XClassHames0口加22才Iteil3zhiteiZ4zhtei35zhtei4DireclEn:AdtcfnaticS阿用:fileHl訂LtyVieivJCIKasterHtlp金3辭軒電饉vm：rpv6zhteE0冷應(yīng)r*VerticalHorizortsi廠AiioModeSpeed:卩皿耳SwipePcdEortCancel6．去除云層處理頁(yè)腳頁(yè)腳一幅圖像的照度分量通常表現(xiàn)為空間域的慢變化為特征，而反射分量往往引起突變，特別是在不同物體的連接部分，這些特征導(dǎo)致圖像對(duì)數(shù)的傅里葉變換的低頻部分與照射分量相聯(lián)系，而高頻部分與反射分量相聯(lián)系在一起。在圖像處理過程中我們可以將云霧信息作為照射分量來處理，通過使用同態(tài)濾波器減少低頻的貢獻(xiàn)，而增加高頻的貢獻(xiàn)來達(dá)到云霧去除的效果，其處理流程如下圖所示：F(x,y)fLNfFFTfH(x,y)f》FFT—expfu(x,y)經(jīng)過同態(tài)濾波的方法去除lainer-homomorphic影像的云層遮蓋的結(jié)果如下所示：五．結(jié)果評(píng)價(jià)及分析ERDASMAGNE遙感圖像處理系統(tǒng)，在遙感圖像處理上，提供了傅里葉變換，傅里葉逆變換以及傅里葉變換編譯器等功能，為實(shí)現(xiàn)較好的去云效果，利用同態(tài)濾波云霧去除的模型對(duì)圖像進(jìn)行處理。經(jīng)處理，有云霧的遙感圖像得到了不同程度的去除，圖像模糊程度輕，噪聲濾除的效果較好。六．結(jié)論本文從云霧的空域，頻域特征進(jìn)行分析，利用同態(tài)濾波處理圖像的基本原理和ERDASMAGNE強(qiáng)大的圖像處理建模功能，對(duì)遙感圖像中云霧的覆蓋進(jìn)行去除，因此該方法具有一定的普適性。從去云的效果來看，薄云去除有時(shí)會(huì)導(dǎo)致一些信息的丟失只是由于在高通濾波中，濾去低頻成分時(shí)