資料介紹
基于小波閾值理論的光學圖像去云處理新算法?
摘 要:分析了部分云覆蓋的單幅光學遙感圖像經過多層小波變換后,景物信息和云噪音在小波分解系數中的分布關系,并提出了云區閾值法來有效去除云噪音.通過選擇適當的分界層數,將景物信息、云噪音盡可能分別分配到低層和高層細節系數中.高層細節系數中除主要包含云噪音外,也有部分有用景物信息.由于云噪音亮度大于景物,根據亮度特征合理選擇高層細節系數的亮度閾值,去除云噪音,而保留其中的景物信息.通過對低層、高層細節系數和近似系數分別設置權重,增加景物對比度,減小殘留云影響,從而重構得到恢復圖像.提出了以信息熵作為分界層數、權重、閾值等參量選擇的定量標準.實驗證明,按信息熵標準能正確地選擇參量,依據本文算法得到的去云效果遠優越于同態濾波和Retinex算法,且能充分保留云區以外景物信息.
關鍵詞:圖像處理;閾值;權重因子;小波分解;
摘 要:分析了部分云覆蓋的單幅光學遙感圖像經過多層小波變換后,景物信息和云噪音在小波分解系數中的分布關系,并提出了云區閾值法來有效去除云噪音.通過選擇適當的分界層數,將景物信息、云噪音盡可能分別分配到低層和高層細節系數中.高層細節系數中除主要包含云噪音外,也有部分有用景物信息.由于云噪音亮度大于景物,根據亮度特征合理選擇高層細節系數的亮度閾值,去除云噪音,而保留其中的景物信息.通過對低層、高層細節系數和近似系數分別設置權重,增加景物對比度,減小殘留云影響,從而重構得到恢復圖像.提出了以信息熵作為分界層數、權重、閾值等參量選擇的定量標準.實驗證明,按信息熵標準能正確地選擇參量,依據本文算法得到的去云效果遠優越于同態濾波和Retinex算法,且能充分保留云區以外景物信息.
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