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摘要:
遥感图像中薄云的存在为遥感图像的判读带来了极大的影响,本文针对遥感图像中的薄云雾提出了一种基于高维空间几何信息学(High-Dimensional Space Geometrical Informatics)(HDSGI)的去云的新算法.基于HDSGI理论,将一副带有薄云的遥感图像作为高维空间中的一点,通过各向同性滤波器将该高维空间点几何分解到不同尺度的两个子空间,对各个子空间的分解分量分别进行抑制、增益变换,将经过变换后的子空间分量合成得到最终所需的去云后遥感图像.采用实际卫星影像和航空影像对该算法进行实验验证,用同态滤波和小波分解算法进行同类算法比较,并采用若干客观图像评价参数评价分析处理后图像.实验结果表明,本文算法不仅能有效降低薄云覆盖及相关的噪音干扰,而且可以增强原始遥感图像边缘信息,达到去除薄云的目的.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于高维空间几何信息学的遥感图像去薄云算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 遥感图像 薄云去除 高维空间几何信息学(HDSGI)
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1002-1006
页数 分类号 TP751
字数 4365字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王守觉 中国科学院半导体研究所神经网络实验室 98 2686 26.0 49.0
2 李新宇 中国科学院半导体研究所神经网络实验室 23 530 11.0 23.0
3 刘扬阳 中国科学院半导体研究所神经网络实验室 19 143 7.0 11.0
4 蒋雪娜 中国科学院半导体研究所神经网络实验室 1 10 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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遥感图像
薄云去除
高维空间几何信息学(HDSGI)
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