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基于小波閾值理論的光學(xué)圖像去云處理新算法?
摘 要：分析了部分云覆蓋的單幅光學(xué)遙感圖像經(jīng)過多層小波變換后，景物信息和云噪音在小波分解系數(shù)中的分布關(guān)系，并提出了云區(qū)閾值法來有效去除云噪音．通過選擇適當(dāng)?shù)姆纸鐚訑?shù)，將景物信息、云噪音盡可能分別分配到低層和高層細(xì)節(jié)系數(shù)中．高層細(xì)節(jié)系數(shù)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(jù)亮度特征合理選擇高層細(xì)節(jié)系數(shù)的亮度閾值，去除云噪音，而保留其中的景物信息．通過對(duì)低層、高層細(xì)節(jié)系數(shù)和近似系數(shù)分別設(shè)置權(quán)重，增加景物對(duì)比度，減小殘留云影響，從而重構(gòu)得到恢復(fù)圖像．提出了以信息熵作為分界層數(shù)、權(quán)重、閾值等參量選擇的定量標(biāo)準(zhǔn)．實(shí)驗(yàn)證明，按信息熵標(biāo)準(zhǔn)能正確地選擇參量，依據(jù)本文算法得到的去云效果遠(yuǎn)優(yōu)越于同態(tài)濾波和Ｒｅｔｉｎｅｘ算法，且能充分保留云區(qū)以外景物信息．
關(guān)鍵詞：圖像處理；閾值；權(quán)重因子；小波分解；
摘 要：分析了部分云覆蓋的單幅光學(xué)遙感圖像經(jīng)過多層小波變換后，景物信息和云噪音在小波分解系數(shù)中的分布關(guān)系，并提出了云區(qū)閾值法來有效去除云噪音．通過選擇適當(dāng)?shù)姆纸鐚訑?shù)，將景物信息、云噪音盡可能分別分配到低層和高層細(xì)節(jié)系數(shù)中．高層細(xì)節(jié)系數(shù)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(jù)亮度特征合理選擇高層細(xì)節(jié)系數(shù)的亮度閾值，去除云噪音，而保留其中的景物信息．通過對(duì)低層、高層細(xì)節(jié)系數(shù)和近似系數(shù)分別設(shè)置權(quán)重，增加景物對(duì)比度，減小殘留云影響，從而重構(gòu)得到恢復(fù)圖像．提出了以信息熵作為分界層數(shù)、權(quán)重、閾值等參量選擇的定量標(biāo)準(zhǔn)．實(shí)驗(yàn)證明，按信息熵標(biāo)準(zhǔn)能正確地選擇參量，依據(jù)本文算法得到的去云效果遠(yuǎn)優(yōu)越于同態(tài)濾波和Ｒｅｔｉｎｅｘ算法，且能充分保留云區(qū)以外景物信息．
關(guān)鍵詞：圖像處理；閾值；權(quán)重因子；小波分解；
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