Landsat衛(wèi)星圖像云和陰影去除算法研究.pdf

1、在信息時(shí)代的今天，遙感圖像的采集和解譯因計(jì)算機(jī)科學(xué)，電子信息，圖像處理技術(shù)的進(jìn)步而不斷發(fā)展。大量的遙感資源圖像具備高分辨率與廣泛的區(qū)域覆蓋特性，這些數(shù)據(jù)信息可使用在許多領(lǐng)域，如農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，環(huán)境監(jiān)測(cè)，生態(tài)保護(hù)，基礎(chǔ)建設(shè)投資，地形建模等。然而，受大氣中不同形態(tài)的云和云陰影干擾，遙感衛(wèi)星經(jīng)常得到模糊的圖像資源，嚴(yán)重影響了信息的時(shí)效性和完整性。另外在不同的背景下，亮白的云和較暗的陰影區(qū)域檢測(cè)較困難，如果僅僅只使用人工方式檢測(cè)云和云陰影，則極大影響

2、信息分析的效率。為克服發(fā)展與效率之間的矛盾，自動(dòng)化去云和云陰影成為研究遙感圖像的一個(gè)很重要的科學(xué)領(lǐng)域。
　　基于多幅不同時(shí)相遙感圖像之間的信息補(bǔ)償方式，提高了解譯圖像的清晰度和整體利用率。使用C++程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言調(diào)用Opencv庫(kù)函數(shù)，設(shè)計(jì)一套操作簡(jiǎn)單的圖像處理軟件，并成功處理廣東和道縣地區(qū)的遙感圖像。論文的主要研究方法概括如下:
　　文章采用傳統(tǒng)的閾值、改進(jìn)的分水嶺、小波融合算法檢測(cè)厚云區(qū)域。因厚云和薄云所具備物理屬性不同，

3、分別以不同的方式檢測(cè)和處理。改進(jìn)的分水嶺算法先通過(guò)最大類(lèi)間方差法標(biāo)記亮白的區(qū)域，然后獲得完備的厚云邊界區(qū)域，避免了圖像過(guò)度的分割。小波融合的方式充分利用藍(lán)色通道圖像厚云區(qū)域的完整性與近紅外通道圖像厚云與背景區(qū)域的差異性。多時(shí)相圖像經(jīng)3層小波分解，選取合適的小波分解系數(shù)，重構(gòu)得到的圖像厚云與背景區(qū)域?qū)Ρ榷让黠@增強(qiáng)，利用傳統(tǒng)閾值的方式對(duì)融合后的圖像進(jìn)行分割，能夠得到灰度值不是很高的厚云區(qū)域。最后以上三種算法均通過(guò)區(qū)域膨脹的方式獲得厚云邊界上

4、的薄云區(qū)域。在實(shí)際的應(yīng)用中，為了排除灰度值相似于云的亮白背景對(duì)象和檢測(cè)出灰度值相似背景的薄云區(qū)域，提出的掩膜算法，能夠得到準(zhǔn)確的云區(qū)域。
　　遙感圖像中的云陰影嚴(yán)重妨礙了信息提取和變化檢測(cè)的精確度，城市建筑、山體、和云都能產(chǎn)生陰影，或者在光譜特性上與陰影相似的水體。本文為了排除水體并檢測(cè)出云陰影，根據(jù)光譜間差異性檢測(cè)出水體。在近紅外波段下云的陰影比較暗，使用泛洪填充算法來(lái)獲得可能的陰影區(qū)域。隨后，通過(guò)幾何形態(tài)學(xué)的方式構(gòu)造云與云陰影

5、之間的三維幾何關(guān)系，確定云的陰影。為了減少云與陰影匹配的迭代次數(shù)，本文通過(guò)云的亮溫值和光譜反射率確定云的高度，提高了陰影檢測(cè)算法的有效性和準(zhǔn)確性。
　　為去除檢測(cè)得到的云和云陰影區(qū)域，根據(jù)不同時(shí)相圖像之間的差異，建立回歸關(guān)系。使用矯正后的不同時(shí)相圖像像素區(qū)域替換到被云和云陰影所污染的區(qū)域。從主觀(guān)視覺(jué)的角度評(píng)估結(jié)果所示:上述云檢測(cè)算法均能十分精確檢測(cè)出云區(qū)域，其中掩膜算法效果最佳，最后得到無(wú)邊界差異的去云效果圖，并適合Landsat