卫星遥感图像去薄云薄雾计算机算法研究

【摘要】：卫星遥感技术已经获得了广泛的应用，但是由于大气云雾的干扰，得到的遥感图像的细节信息往往模糊不清，影响了目标的辨识，从而降低了遥感图像的应用价值，因此研究和分析遥感图像的模糊原理并探索有效的处理方法，成为具有重大意义的研究课题。本文通过实验室模拟云雾干扰推演遥感图像的模糊机理，基于此提出多种图像处理算法，探讨出适合卫星遥感图像去薄云薄雾的处理方法。本文的主要内容如下： 1．介绍了遥感领域的发展态势、课题的研究背景以及目前国内外相关领域的研究现状，提出了主要的技术路线。 2．介绍了卫星遥感成像系统的构成和遥感图像的整个获取过程，分析了大气效应对遥感图像的影响机理和遥感图像自身的一些特性，对遥感图像进行了系统的分类。 3．通过实验研究对遥感图像的模糊机理进行了详细的分析，利用最大熵图像恢复算法反演了遥感图像模糊过程，得出结论：大气云雾介入光学传输信道，干扰光波传输，导致遥感成像的点扩展函数畸变，从而最终产生遥感图像的模糊。 4．提出了采用光电混合图像处理系统的技术路线，这一技术是基于经典光学4f系统的光学滤波方法，采用计算全息法来制作滤波器，进行光学滤波实验。 5．根据大气干扰使得遥感图像细节信息不清楚这一特点，将图像处理的算法集中在对于细节的增强方面，提出了拉普拉斯算法、高频加强滤波、边缘增强和同态滤波等几种空间域和频率域的处理算法。 6．根据颜色恒常性的计算理论Retinex理论，提出了针对RGB彩色图像的几种处理技术：Frankle算法、SSR算法和MSR算法，并对另一颜色模型HSI的应用做了简单的介绍，将灰度处理的同态滤波算法应用与彩色图像。