【摘 要】
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为了有效地去除高分辨卫星图像中薄云的影响,提出了一种基于Mallat小波变换的薄云去除方法.对图像进行Mallat小波分解得到高频细节部分和低频近似部分,根据云噪声在分解系数
【机 构】
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中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气光学重点实验室,中国科学技术大学
【基金项目】
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国家自然科学基金,41305019~~
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为了有效地去除高分辨卫星图像中薄云的影响,提出了一种基于Mallat小波变换的薄云去除方法.对图像进行Mallat小波分解得到高频细节部分和低频近似部分,根据云噪声在分解系数中处于低频部分而地物信息占据相对高频部分的特点,在小波变换多尺度分析的基础上,算法在最大尺度低频图像上按照云厚度掩膜值对云区进行线性处理;对于高频子带图像根据尺度的不同运用非线性增强算子进行不同程度的增强,从而提高图像的清晰度,减小残留云的影响,之后将重构后的图像进行中值滤波以减少高频云的影响.针对高分一号卫星图像进行了实验.实验证明
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