基于變換檢測(cè)的薄云去除算法

王自柯 王梅

摘要：薄云覆蓋遙感圖像使圖像上的地物信息模糊，嚴(yán)重影響了圖像的質(zhì)量，限制了圖像的應(yīng)用。本文給出基于變換檢測(cè)的地物信息恢復(fù)方法。首先對(duì)多源多時(shí)相相目標(biāo)薄云遙感圖像和相同地區(qū)不同時(shí)相的無(wú)云源域遙感圖像分別進(jìn)行檢測(cè)變化，再利用對(duì)偶樹復(fù)小波變換對(duì)變化區(qū)域和未變化區(qū)域分別進(jìn)行分解，對(duì)未變化區(qū)域的高頻子帶進(jìn)行高低頻融合，然后對(duì)變化區(qū)域的低頻子帶進(jìn)行T-SVR，從而重構(gòu)出地物信息恢復(fù)圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該方法能夠很好的去除薄云恢復(fù)地物信息。

關(guān)鍵詞：薄云；空間特性；變換檢測(cè)；小波變換法；多時(shí)圖像融合法

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2018）29-0222-02

1 引言

根據(jù)云層的空間特性，遙感圖像中包含的云可以被分成兩類：薄云與厚云。厚云覆蓋的遙感圖像是傳感器無(wú)法穿透云層，使得圖像上幾乎不含任何地面信息；而薄云是半透明的，薄云污染的遙感圖像混合了地物信息和薄云信息，地物信息雖未完全被遮擋，但云信息在圖像中產(chǎn)生一定的陰影，使得圖像上的地物信息模糊或者缺失，降低了遙感圖像的質(zhì)量，嚴(yán)重影響了圖像的判讀和分析。因此，在當(dāng)前的物理?xiàng)l件下，尋找一種更加有效的地物信息恢復(fù)方法，是增加遙感圖像應(yīng)用的重要途徑。

2 算法步驟

選用空間頻率、平均梯度、峰值信噪比、偏差指數(shù)和結(jié)構(gòu)相似度五個(gè)指標(biāo)對(duì)不同方法恢復(fù)地物信息的效果進(jìn)行定量評(píng)價(jià)，本章算法去除薄云較為徹底，所獲得的地物信息恢復(fù)圖像保留了目標(biāo)圖像中更多的地物信息；偏差指數(shù)指標(biāo)低于其他六種算法，說(shuō)明本章算法恢復(fù)的地物信息失真度更小，地物信息的恢復(fù)效果更好?？梢钥闯?，本章算法與其他三種方法相比較地物信息恢復(fù)效果更好。

4 總結(jié)

由于傳感器獲取的遙感圖像之間存在一定的差異，利用變化檢測(cè)方法將圖像分為變化區(qū)域和未變化區(qū)域，再結(jié)合對(duì)偶樹復(fù)小波變換的多方向選擇性與近似平移不變性進(jìn)行多分辨率分解，然后針對(duì)未變化區(qū)域的子帶系數(shù)進(jìn)行PCNN融合，針對(duì)變化區(qū)域的子帶系數(shù)進(jìn)行域自適應(yīng)的遷移學(xué)習(xí)方法，最后重構(gòu)獲得地物信息恢復(fù)圖像，與其他的地物信息恢復(fù)方法相對(duì)比，該方法能夠更多地保留原始遙感圖像的信息。

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【通聯(lián)編輯：唐一東】