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1、遙感影像去除云的方法 【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(lái)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(qiáng)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(shí)際意義。本文在總結(jié)常用去云方法基礎(chǔ)上，對(duì)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(duì)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?jī)?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(duì)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(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)方法去云效果更為理想。3、利

2、用數(shù)學(xué)形 態(tài)學(xué)中閉開(kāi)運(yùn)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?cái)?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(shí)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(bǔ)實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)證明該算法可以實(shí)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(bǔ)視覺(jué)效果。5、

3、引 入平均灰度、標(biāo)準(zhǔn)差、熵值、峰值信噪比和平均絕對(duì)偏差等指標(biāo)對(duì)薄云去除后的 影像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析評(píng)價(jià)。比較各項(xiàng)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(shí)，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(shí)習(xí)內(nèi)容 去除遙感影像lainer.img中的云層 二. 實(shí)習(xí)目的 遙感成像過(guò)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(duì)于提高 遙感圖像的利用率具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和經(jīng)濟(jì)意義。

4、 三. 去除云層的方法 同態(tài)濾波法，小波變換，非監(jiān)督分類(lèi) 四. 遙感影像去除云的具體實(shí)施方案 1.顯示原圖像lainer.img 2.對(duì)lainer.img進(jìn)行同態(tài)濾波得到lainer-homomorphic影像 同態(tài)濾波是運(yùn)用照度和反射率模型對(duì)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(qiáng)方法，一幅影像 f(x,y)能被表達(dá)成照度分量和反射分量?jī)刹糠值某朔e： 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(duì)圖像lanier.img進(jìn)

5、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 Spectral Enhancement... HyperSpectral Tools... | lanier-fft.lft l_j System Vulume Infurmation 1 \ kvide^cache 1地集 u紅樓瞥 1算法 1筲法試題 P laniei-fft.fft V| -J (FJ T Layer Number: 11 司 DK | Cancel 1 Help F

6、FT Layer: Spatial Enhancemert... Radiometric Enhancenent... Founer Analysis... Tupugraphic Analysis... Fourier Transform ... GIS Analysis... Utilities ... Fourier Iransform Editor... Inverse Fourier Transform . Fourier Magnitude … Periodic Noise Removal... Humomorphic Filter...

7、 4.低通濾波：消弱圖像的高頻組分，而讓低頻組分通過(guò)，是圖像更加 平滑，柔和。操作如下所示: 5.對(duì)lainer-homomorphic影像進(jìn)行非監(jiān)督分類(lèi) 非監(jiān)督分類(lèi)的過(guò)程及結(jié)果如下所示: Chm Hames Opadlv Color VaL? 2 zhteil 3 由iteiZ 4 zhtei3 5 zhtei4 DireclEn: Adtcfnatic S 出憤: file Vtility Vieiv JCI Kaster Htlp 信Zj皿新 阻窿'I riD：r p V 6 zh

8、teE 0問(wèn)血 r* Vertical Horizortsi Cartel H Aiio Mode Speed: |)習(xí) Swipe PcdEort L Viever ?1 : lainer-uc.iag (:Layer.D Rast bz It-tribut b Ed.i."tor — Lainer-nc. .. 「口 X Un日崩*：他 6.去除云層處理

9、 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(duì)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(guò)程中我們可以將云霧信息作為照 射分量來(lái)處理，通過(guò)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(lái)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) T 爭(zhēng) FFTTexpTu(x,y) 經(jīng)過(guò)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(píng)價(jià)及分析 ERDAS MAGNE遙感圖像

10、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(shí)現(xiàn)較好 的去云效果，利用同態(tài)濾波云霧去除的模型對(duì)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(qiáng)大的圖像處理建模功能， 對(duì)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(lái)看，薄云去除有時(shí)會(huì)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(shí)，也同時(shí)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(duì)于 大范圍存在薄云的去除效果較好，但對(duì)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(jì)算機(jī)處理和模式識(shí)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(guó)土資源遙感.2004