可見光圖像云檢測(cè)算法的研究及其DSP實(shí)現(xiàn).pdf

1、由于可見光遙感圖像中云層的覆蓋程度嚴(yán)重，極大的影響了后續(xù)圖像的使用，也降低了圖像的利用率。云檢測(cè)的重要性顯得尤為突出。針對(duì)如上所述的問題，本文對(duì)關(guān)于可見光遙感衛(wèi)星圖像的云檢測(cè)算法及其在 DSP硬件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)的技術(shù)開展了研究，所做的主要工作和主要研究內(nèi)容如下：
　?。?）將云檢測(cè)的問題轉(zhuǎn)變成二值分類問題，將可見光遙感圖像的中的云和下墊面視為兩種不同的的類別。以此為根據(jù)，本文確定了云檢測(cè)的總體方案。
　?。?）本文對(duì)云檢測(cè)算法進(jìn)入

2、了深入的研究和探索。在分析和研究了支持向量機(jī)算法和最小交叉熵閾值法之后，針對(duì)兩種算法的優(yōu)缺點(diǎn)做出分析。之后，本文對(duì)最小交叉熵閾值法提出改進(jìn)。最后，本文結(jié)合兩種算法的優(yōu)點(diǎn)提出了一種綜合檢測(cè)算法：改進(jìn)最小交叉熵和SVM聯(lián)合算法。先利用改進(jìn)的最小交叉熵閾值法對(duì)待測(cè)圖像進(jìn)行第一次粗檢測(cè)，閾值法的檢測(cè)效果不是很理想所以粗檢測(cè)的精度會(huì)比較低。但是第一次云檢測(cè)會(huì)盡量的把云包含在結(jié)果里面，把地物檢測(cè)出來，從而提高檢測(cè)的準(zhǔn)確率。然后我們利用SVM算法再對(duì)