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摘要:
为了有效地去除高分辨卫星图像中薄云的影响,提出了一种基于Mallat小波变换的薄云去除方法.对图像进行Mallat小波分解得到高频细节部分和低频近似部分,根据云噪声在分解系数中处于低频部分而地物信息占据相对高频部分的特点,在小波变换多尺度分析的基础上,算法在最大尺度低频图像上按照云厚度掩膜值对云区进行线性处理;对于高频子带图像根据尺度的不同运用非线性增强算子进行不同程度的增强,从而提高图像的清晰度,减小残留云的影响,之后将重构后的图像进行中值滤波以减少高频云的影响.针对高分一号卫星图像进行了实验.实验证明,该方法在去除薄云的同时很好地保留了图像细节及边缘信息,去薄云效果优于传统小波变换法.
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文献信息
篇名 高空间分辨率卫星图像的薄云去除
来源期刊 大气与环境光学学报 学科 工学
关键词 卫星图像 薄云 Mallat算法 多尺度分析 非线性增强 中值滤波
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 光学遥感
研究方向 页码范围 285-292
页数 8页 分类号 TP751
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-6141.2018.04.006
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 杨世植 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气光学重点实验室 40 452 11.0 20.0
2 崔生成 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气光学重点实验室 15 37 4.0 4.0
3 王晴 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气光学重点实验室 4 9 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
卫星图像
薄云
Mallat算法
多尺度分析
非线性增强
中值滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
大气与环境光学学报
双月刊
1673-6141
34-1298/O4
大16开
合肥市1125信箱
26-145
1988
chi
出版文献量(篇)
1081
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5
总被引数(次)
5163
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