目的遙感衛(wèi)星幅寬較大,成像區(qū)域內(nèi)的薄云和霧很難區(qū)分,云霧降低了遙感影像的解譯精度和對目標地物判別的準確性。傳統(tǒng)的云霧去除方法是通過調(diào)整圖像的對比度和飽和度來提高重建圖像的質(zhì)量,對不均勻分布云霧的適應(yīng)性不強。為此,本文以"高分二號"（GF-2）遙感數(shù)據(jù)為例,提出一種結(jié)合高斯曲率濾波的霧度圖（haze thickness map,HTM）求解算法。方法采用遙感影像的紅波段進行HTM求解,首先通過不重疊的滑動窗口對整幅圖像取暗像素,得到HTM估計值,利用高斯曲率濾波對其進行平滑,減少噪聲干擾,保持地物邊緣特征,并通過插值運算恢復(fù)到原圖尺寸;然后利用改進的2維最大熵自動確定分割閾值,提取HTM中白色區(qū)域并抑制,對邊緣處的像素值進行校正;最后通過HTM結(jié)果恢復(fù)出清晰影像。結(jié)果由目視判讀結(jié)合評價指標進行評價,將改進的暗原色先驗法、傳統(tǒng)的HTM算法與本文改進的方法在不同地區(qū)含云霧的遙感影像上進行對比實驗。本文改進方法所得結(jié)果與傳統(tǒng)方法相比,灰度均值降低約34.96%,平均梯度提升約18.48%,信噪比提升約34.77%,對比度提升約39.41%,對于不均勻遮擋的云霧去除具有較好效果。結(jié)論改進的方法能... 

【文章來源】：中國圖象圖形學(xué)報. 2020,25(04)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 基于HTM算法去云霧
    1.1 含霧影像模型
    1.2 傳統(tǒng)的HTM算法
2 改進的HTM算法去云霧
    2.1 高斯曲率濾波
    2.2 改進的2維最大熵閾值分割
3 實驗及評價
4 結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]單幅遙感影像去薄云方法研究[D]. 李海巍.中南大學(xué) 2012
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本文編號：3161193