遙感影像去除云地方法

摘要】：隨著遙感技術(shù)的迅速發(fā)展,高分辨率遙感影像的應(yīng)用越來越廣泛,但 它也極易受到氣候因素的影響,云層遮擋就是影響之一去云不僅是遙感影像進(jìn)行 準(zhǔn)確解譯的基礎(chǔ),也是增強遙感數(shù)據(jù)有效性、可用性的重要途徑,故遙感影像去云 具有十分重要的實際意義 本文在總結(jié)常用去云方法基礎(chǔ)上,對遙感影像薄云去 除方法從圖像處理角度進(jìn)行了深入研究,對遙感影像厚云處理方法亦進(jìn)行了探討 并改進(jìn)論文主要研究內(nèi)容及結(jié)論如下: 1、總結(jié)常用去云方法,得到去除薄云的 基本思路,為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ) 2、對常用遙感影像去薄云的方法分區(qū)域處理, 并探討直方圖匹配的改進(jìn),實驗證明改進(jìn)方法去云效果更為理想 3、利用數(shù)學(xué)形 態(tài)學(xué)中閉開運算的濾波性質(zhì),將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)引入遙感影像薄云處理中將多結(jié)構(gòu)元 素數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)應(yīng)用到去薄云中,深入的探討了不同結(jié)構(gòu)元素在去云中的作用;在傳 統(tǒng)的分通道處理和基于 HIS 變換處理的基礎(chǔ)上,引入數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理彩色遙感影 像的薄云研究表明,數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法去除影像薄云可行有效,在合理選取結(jié)構(gòu)元 素的條件下,處理效果優(yōu)于傳統(tǒng)方法 4、在現(xiàn)有影像厚云去除方法基礎(chǔ)上,探討 并實現(xiàn)了基于影像匹配的厚云去除方法采用同一地區(qū)的航片 IKONOS 影像上的厚 云遮擋區(qū)域進(jìn)行替換修補實驗,實驗證明該算法可以實現(xiàn)高分辨率遙感影像厚云 區(qū)域的影像修復(fù),直方圖匹配及接縫處理后可以達(dá)到理想的修補視覺效果。

5、引 入平均灰度、標(biāo)準(zhǔn)差、熵值、峰值信噪比和平均絕對偏差等指標(biāo)對薄云去除后的 影像進(jìn)行統(tǒng)計分析評價比較各項指標(biāo)可知,廣義多結(jié)構(gòu)元素方法能夠較好地保持 影像細(xì)節(jié)信息,去薄云處理效果最好;處理彩色遙感影像薄云時,分通道處理方法 優(yōu)于HIS變換方法 關(guān)鍵字：遙感影像 去云 圖像處理 同態(tài)濾波 一． 實習(xí)內(nèi)容去除遙感影像 lainer.img 中的云層二． 實習(xí)目的遙感成像過程極易受云霧的影響，遙感圖像中被云霧遮蓋的區(qū)域 直接影響了圖像的圖像信息的判讀，分析和使用，使得圖像的有效利 用率降低，因此，研究如何有效地減少或消除云霧的影響，對于提高 遙感圖像的利用率具有重要的現(xiàn)實意義和經(jīng)濟(jì)意義三． 去除云層的方法同態(tài)濾波法，小波變換，非監(jiān)督分類四．遙感影像去除云的具體實施方案1. 顯示原圖像 lainer.img2. 對 lainer.img 進(jìn)行同態(tài)濾波得到 lainer-homomorphic 影像 同態(tài)濾波是運用照度和反射率模型對遙感圖像進(jìn)行濾波處理，常 常應(yīng)用于揭示陰影區(qū)域的細(xì)節(jié)特征該方法的基本原理是：減少低頻， 增加高頻，從而銳化圖像邊緣或細(xì)節(jié)特征的圖像增強方法 ,一幅影像 f(x,y)能被表達(dá)成照度分量和反射分量兩部分的乘積： f(x,y)=i(x,y)*r(x,y) 式中 i(x,y) 為照度分量， r(x,y) 為反射分量3. 對圖像 lanier.img 進(jìn)行傅立葉變換傅里葉變換圖像就是把輸入的空間域彩色圖像轉(zhuǎn)換成頻率域，把RGB 彩色圖像轉(zhuǎn)換成一系列不同頻率的二維正弦波傅里葉圖像*.fft)。

VHelpiBage InterpreterSpatial Enhancemert...Radiometric Enhancement...Sp已ctral Enhancement...HyperSpectral Tools...Founer Analysis...Fourier AnalysisFFT Layer:lanier-fftlftlaniei-fft.fftl_j System Vulume Infurmation _l kvideD_cac：heI地畀I紅妙」算法I復(fù)法試題Periodic Noise Removal...Humomorphic Filter...◎ (F：：lLayer N urnbe匚 ITopographic Analysis...GIS Analysis...Utilities ...Fourier Transform ...Fourier Iransform Editor...In verse Fourier T ransform ...Fourier Magnitude...CancelClose Help口-t:E.H-= :Ed.i 上 M 汪nk H亡：Lp4. 低通濾波：消弱圖像的高頻組分，而讓低頻組分通過，是圖像更加平滑，柔和。

操作如下所示：5.對 lainer-homomorphic 影像進(jìn)行非監(jiān)督分類非監(jiān)督分類的過程及結(jié)果如下所示：Rast er It-tribut b Ed.i."tor — Lainer-nc..?匚「口 XRm6II5010056T<旦孑L Viever ?1 : lainer-uc.iag (:Layer.DClass Hames0口加22 才Iteil3 zhiteiZ4 zhtei35 zhtei4DireclEn:Adtcfnatic S 阿用:file Hl訂Lty Vieiv JCI Kaster Htlp金3辭軒電饉vm：r p v6 zhteE0冷應(yīng)r* Vertical Horizortsi廠 Aiio Mode Speed:卩皿耳Swipe PcdEortCancel6．去除云層處理一幅圖像的照度分量通常表現(xiàn)為空間域的慢變化為特征，而反射 分量往往引起突變，特別是在不同物體的連接部分，這些特征導(dǎo)致圖 像對數(shù)的傅里葉變換的低頻部分與照射分量相聯(lián)系，而高頻部分與反 射分量相聯(lián)系在一起在圖像處理過程中我們可以將云霧信息作為照 射分量來處理，通過使用同態(tài)濾波器減少低頻的貢獻(xiàn)，而增加高頻的 貢獻(xiàn)來達(dá)到云霧去除的效果，其處理流程如下圖所示：F(x,y) TLNTFFTTH(x,y) FFTTexpTu(x,y)經(jīng)過同態(tài)濾波的方法去除 lainer-homomorphic 影像的云層遮蓋的結(jié) 果如下所示：五． 結(jié)果評價及分析ERDAS MAGNE 遙感圖像處理系統(tǒng)，在遙感圖像處理上，提供了傅里葉變換，傅里葉逆變換以及傅里葉變換編譯器等功能，為實現(xiàn)較好 的去云效果，利用同態(tài)濾波云霧去除的模型對圖像進(jìn)行處理。

經(jīng)處理， 有云霧的遙感圖像得到了不同程度的去除，圖像模糊程度輕，噪聲濾 除的效果較好六． 結(jié)論本文從云霧的空域，頻域特征進(jìn)行分析，利用同態(tài)濾波處 理圖像的基本原理和 ERDAS MAGNE 強大的圖像處理建模功能， 對遙感圖像中云霧的覆蓋進(jìn)行去除，因此該方法具有一定的普 適性從去云的效果來看，薄云去除有時會導(dǎo)致一些信息的丟失 只是由于在高通濾波中，濾去低頻成分時，也同時濾掉了一些 有用的信息，為此應(yīng)該將截止頻率取小一些；另外該方法對于 大范圍存在薄云的去除效果較好，但對厚云的去除效果不佳， 需要進(jìn)一步探討研究參考文獻(xiàn)：(1) Kenneth R Castkm an數(shù)字圖像處理【M】北京：電子工業(yè)出版 社.1998(2) 郭德方遙感圖像的計算機處理和模式識別【M】北京：電子工 業(yè)出版社.(3) 馮春，馬建文，戴秦等，一種改進(jìn)的遙感處理薄云快速去除方 法【J】國土資源遙感.2004。